字节跳动人工智能岗

我的面试经（只记得没回答出来的）
讲一下Adam，手撕三个算法题（凑零钱；输出给定数字下一个比它大的数字；赌徒获胜概率计算【有两个技巧相当的赌徒A，B，他们赌博胜率为0.5，现在设定这样的获胜规则：A只要赢了2局或以上就获胜，B只要赢了3局或以上就获胜】）
其他人面经

1. 有哪些优化函数，比较不同
   优化方法分为直接法和迭代法，其中迭代法包括一阶法（梯度下降法）和二阶法（牛顿法），基于梯度法的缺陷，出现很多改进算法，比如针对考虑全部训练数据计算梯度计算量很大，可以考虑使用随机梯度下降（方差大，迭代算法稳定性差），进一步还可以使用小批量梯度下降（m一般取2的幂），针对山谷和鞍点，可以考虑动量方法（考虑上一步，即惯性保持，一阶矩估计），adagrad（考虑周围环境，采用了历史梯度的平方和来衡量不同参数的梯度的稀疏性，二阶矩估计），adam（综合前两者）这三种改进方法。
   对比：adagrad相比于sgd和momentum更加稳定，即不需要怎么调参。而精调的sgd和momentum系列方法无论是收敛速度还是precision都比adagrad要好一些。在精调参数下，一般Nesterov优于momentum优于sgd。而adagrad一方面不用怎么调参，另一方面其性能稳定优于其他方法。

2. 提高泛化能力的方法（和防止过拟合的含义相同）
   使用更小的batch size，正则化模型，减少模型参数，扩大数据集，提早结束训练，droupot，batch normalize，集成学习

3. Dropout具体的实现与原理（2次），如何保证训练测试的一致性
   Dropout：前向传播时，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作（让它的激活函数值以概率p变为0），使得模型不会依赖有些局部特征，增强模型的泛化能力。每一步只更新未被暂停的神经元的参数，他能解决过拟合的原因：取平均的作用，减少神经元之间复杂的共适应关系，相当于生物进化中的基因突变
   保证训练测试的一致性：

4. GAN的应用场景；文字生成除了GAN还可以使用什么

5. 介绍adam
   Adam是一种一阶迭代的梯度下降算法。结合了动量法和adagrad算法，计算梯度时既考虑了惯性保持，也考虑了历史信息（环境因素）。当前时刻的梯度更新利用了上一时刻的平方梯度vt的指数衰减均值vt^{和上一时刻的梯度mt的指数衰减均值mt}。η是学习步长, 剩下的三个参数取值的建议是β1=0.9,β2=0.999,ϵ=10−8, 分母中的ϵ是为了防止除零. 其实这个步长的话,一般来说是建议选η=0.001之类的, 注意βt1,βt2中的t是参与指数运算的

6. 最火的NLP模型

7. 贝叶斯模型

8. 大数据是否了解

9. 使用tensorflow实现Kmeans算法
   https://blog.csdn.net/qq_21078557/article/details/85853198

10. Tensorflow写KNN；KNN算法是否可微
    KNN算法分类模型的三要素：a：距离度量 b:K值的选择 c：分类决策的规则。
    https://blog.csdn.net/qq_35170267/article/details/84205585

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11. 写矩阵乘法；两个上三角矩阵相乘如何优化

12. 介绍一下BERT的模型架构，多少层，怎么预训练，怎么feature based/fine-tune
    https://www.jianshu.com/p/160c4800b9b5
    模型架构：BERT的模型架构基于了Transformer，实现了多层双向的Transformer编码器
    关键技术
    1． Masked LM
    随机mask15%的词汇，使用其他词汇预测这些被mask的词汇，对于在原句中被抹去的词汇，80%情况下采用一个特殊符号[MASK]替换，10%情况下采用一个任意词替换，剩余10%情况下保持原词汇不变。这么做的主要原因是：在后续微调任务中语句中并不会出现[MASK]标记。预测一个词汇时，模型并不知道输入对应位置的词汇是否为正确的词汇（10%概率），这就迫使模型更多地依赖于上下文信息去预测词汇，并且赋予了模型一定的纠错能力。
    2． 下一句预测：使用分割符
    论文给出的模型

预训练过程：两个loss的计算（mask loss（输入BERT模型的最后一层encoder，输出遮蔽词预测任务的loss和概率矩阵），classification loss（输入BERT模型CLS的encoder，输出下一句预测任务的loss和概率矩阵）），total loss = mask loss + classification loss

1. Mask Loss
   a.输入是BERT模型的最后一层sequence embeddings + masked_positions ==>通过gather函数将对应position上的embeddings聚集起来
   b.将上述gather到的embeddings + masked_lm_ids ==>得到每个mask的位置对应的loss
   c.上述的loss + masked_lm_weights ==>得到非padding部分的每个位置的loss
   d.从而再得到一个batch_size下的所有mask position的平均loss
2. Classification Loss
   a.输入是BERT模型的最后一层pooled data， 即BERT模型最前面的[CLS]标志符的embedding
   b.上述embedding + next_sentence_labels ==>得到batch下的每个loss
   c.从而再得到一个batch_size下的平均loss
   微调过程

优势：模型的主要创新点都在pre-traing方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。使用的是Transformer，相对于rnn而言更加高效、能捕捉更长距离的依赖。与之前的预训练模型相比，它捕捉到的是真正意义上的bidirectional context信息。
缺点：1）[MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]影响模型表现;2)每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）
13. 什么是self-attention，什么情况下要用，K、Q、V分别是啥
计算attention时主要分为三步，如下图：将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；一般是使用一个softmax函数对这些权重进行归一化；最后将权重和相应的键值value进行加权求和得到最后的attention vector。 目前在NLP研究中，key和value常常都是同一个，即key=value。

14. bagging boosting 的区别，谁是更关注方差 ，谁是更关注偏差；随机森林和boosting trees的区别
    bagging和boosting的区别：
    1）样本选择上：Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。
    2）样例权重：Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等。Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。
    3）预测函数：Bagging：所有预测函数的权重相等。Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小（准确率达）的分类器会有更大的权重。
    4）并行计算：Bagging：各个预测函数可以并行生成。Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。
    bagging是减少variance（方差），而boosting是减少bias（偏差）：高方差是由于模型过于复杂，故而bagging可以解决过拟合问题，高偏差是由于模型过于简单，故而boosting可以解决欠拟合问题。Bagging通过再取样 (Bootstrap) 然后在每个样本上训练出来的模型取平均，所以降低了模型的variance；Boosting 则是迭代算法，每一次迭代都根据上一次迭代的预测结果对样本进行加权，所以随着迭代不断进行，误差会越来越小，所以模型的 bias 会不断降低。
    随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）的区别：
    GBDT和随机森林最本质的区别是GBDT中的每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，残差即指真实值减去预测值。
    详细来讲就是:1: 随机森林将多棵决策树的结果进行投票后得到最终的结果，对不同的树的训练结果也没有做进一步的优化提升，将其称为bagging算法。boosting算法是在迭代的每一步构建弱学习器来弥补原有模型的不足。 2: GBDT用到的是boosting算法，在迭代的每一步构建弱学习器弥补原有模型的不足。GBDT中的Gradient Boost就是通过每次迭代的时候构建一个沿梯度下降最快的方向的学习器。并且通过设置不同的损失函数可以处理各类学习任务（多分类、回归等）。

15. 如何防止过拟合,项目中用过哪些手段
    扩张训练数据集，降低模型的复杂度，正则化方法（约束参数，比如Batch Normalization，参数范数惩罚等），集成学习（比如bagging），提前终止训练，dropout

16. W2V 的原理 ，两种生成方式，W2V的思想到底是什么，为什么要这样做，W2V的缺点，W2V中所用的softmax比起普通softmax有何区别，为什么能减少计算量；Word2vec，fasttext，ELMo，GPT，BERT的区别
    W2v的原理与基本思想，缺点
    包括CBOW 和 Skip-grams，都是浅层神经网络，一个隐层，并且隐层没有激活函数，通过softmax归一化后输出向量，隐层的神经元的个数即为向量的维度，vector 向量其实就是隐藏层和输出层之间的权重矩阵 Hidden-Ouput Matrix。CBOW是给定上下文预测一个词的方法训练神经网络。Skip-gram是使用一个词预测上下文的方法训练神经网络。
    采用的softmax与普通的softmax的区别，减少计算量的原因
    Word2vec，fasttext，ELMo，GPT，BERT的区别
    关于词向量的表示方法：基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words；主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：word2vec、fastText、glove；基于词向量的动态表征：elmo、GPT、bert
    方法的特点：
    （1）One-hot 表示 ：维度灾难、语义鸿沟；
    （2）分布式表示 (distributed representation) ：矩阵分解（LSA）：利用全局语料特征，但SVD求解计算复杂度大；基于NNLM/RNNLM的词向量：词向量为副产物，存在效率不高等问题；word2vec、fastText：优化效率高，但是基于局部语料； glove：基于全局预料，结合了LSA和word2vec的优点；elmo、GPT、bert：动态特征；
    方法的对比：3
    1） Word2vec vs fasttext
    都可以无监督学习词向量， fastText训练词向量时会考虑subword；fastText还可以进行有监督学习进行文本分类，其主要特点：结构与CBOW类似，但学习目标是人工标注的分类结果；采用hierarchical softmax对输出的分类标签建立哈夫曼树，样本中标签多的类别被分配短的搜寻路径；引入N-gram，考虑词序特征；引入subword来处理长词，处理未登陆词问题；两者都无法解决一词多义等问题（静态的词向量）。
    2） elmo vs GPT vs bert
    都是动态的词向量，从特征提取器和单/双向语言模型上对比如下
    （1）特征提取器：elmo采用LSTM进行提取，GPT和bert则采用Transformer进行提取。很多任务表明Transformer特征提取能力强于LSTM，elmo采用1层静态向量+2层LSTM，多层提取能力有限，而GPT和bert中的Transformer可采用多层，并行计算能力强。
    （2）单/双向语言模型：GPT采用单向语言模型，elmo和bert采用双向语言模型。但是elmo实际上是两个单向语言模型（方向相反）的拼接，这种融合特征的能力比bert一体化融合特征方式弱。GPT和bert都采用Transformer，Transformer是encoder-decoder结构，GPT的单向语言模型采用decoder部分，decoder的部分见到的都是不完整的句子；bert的双向语言模型则采用encoder部分，采用了完整句子。

17. FM FFM deep FM
    解决特征组合问题

18. 怎么做特征，onehot 特征多了会有什么问题，为什么有时会导致效果下降；特征选择的方法
    做特征（获取特征）：
    One-hot：
    特征选择的方法：
    1） Filter（自变量和目标变量之间的关联）：方差选择法（选出方差大于阈值的特征项）；相关系数（根据各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的P值选择）；卡方检验（检验定性自变量对定性因变量的相关确定性）；互信息（同卡方验证）
    2） Wrapper（通过目标函数来决定是否加入一个变量）：递归特征消除法，使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练
    3） Embedded（学习器自身自动选择特征）：正则化（L1，L2）；决策树（熵，信息增益）；深度学习

19. 模型的容量问题
    指拟合各种函数的能力，容量低的模型可能很难拟合数据集，但容量高的模型可能会过拟合。
    改变模型容量的方法：控制模型的假设空间（学习算法可以选择为解决方案的函数集）；添加正则项对模型进行偏好排除。

20. resnet VGG介绍 主要特色
    经典的CNN网络架构，还包括AlexNet，GoogleNet。VGG分为VGG16和VGG19（网络的深度不同），结构为卷积与池化的叠加，最后再加两层全连接，然后softmax输出。它全部使用33的卷积核和22的池化核，通过不断加深网络结构来提升性能
    VGG特点：网络深，卷积核小（3X3卷积核，两个3x3卷积核相当于一个5x5卷积核，但前者比后者参数量少，并且可行进行更多地非线性变换，获得更多的复杂特征和特征组合），池化核小（与AlexNet的33池化核相比，VGG全部用的是22的池化层），全连接卷积。
    ResNet是对VGG19基础上进行的修改，使用stride=2进行subsampling，使用global average pool layer代替FC layer，引入了highway network结构，使网络变得更深。供给两个连续卷积层的输出，并分流（bypassing）输入进入下一层。
    特点：它相比之前NN的层数多了非常多，进行了Residual learning(残差学习，解决网络退化的问题)。网络较深，控制了参数数量。存在明显层级，特征图个数层层递进，保证输出特征的表达能力。使用较少池化层，大量采用下采样，提高传播效率。没有使用dropout，利用BM和全局平均池化进行正则化，加快训练速度。层数较高时减少了3x3卷积核的个数，用1x1卷积核控制3x3卷积的输入输出特征map的数量。

21. max pooling 梯度传导
    最大池化的传导：满足梯度之和不变的原则，max pooling的前向传播是把patch中最大的值传递给后一层，而其他像素的值直接被舍弃掉。那么反向传播也就是把梯度直接传给前一层某一个像素，而其他像素不接受梯度，也就是为0
    平均池化的传导：mean pooling的前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling，那么反向传播的过程也就是把某个元素的梯度等分为n份分配给前一层，这样就保证池化前后的梯度（残差）之和保持不变，还是比较理解的

22. 如何防止梯度消失，为什么会有梯度消失
    梯度消失产生的原因：神经网络反向传播过程中需要对激活函数求导，若导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度值会呈现指数级别衰退，称为梯度消失，根本原因在于反向传播训练
    防止梯度消失：预训练加微调（先寻找局部最优，然后整合起来寻找全局最优），使用relu，leakrelu，elu系列激活函数（激活函数的导数为1），batch normalization（通过规范化操作将输出信号x规范化到均值为0，方差为1保证网络的稳定性，消除了w带来的放大缩小的影响），残差结构（使得求导的每一项都添加了一个常数项1），LSTM（通过门控控制导数不是0就是1）

23. LightGBM， GBDT，XGBoost思想原理（2次），残差怎么用一次和二次梯度，分裂点怎么求。XGBoost实际使用中重要的超参数，目标函数，为什么lightGBM速度更快，其并行计算如何实现；XGBoost和GBDT的区别。
    LightGBM， GBDT，XGBoost思想原理：lightGBM是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行计算，速度快，消耗的内存小，准确率高，支持分布式，可以处理海量数据；GBDT是所有弱分类器的结果叠加等于预测值，然后下一个弱分类器去拟合误差函数对预测值的残差（预测值与真实值之间的误差，弱分类器可以是各种树）；XGBoost（极端梯度提升），由很多CART回归树集成。
    XGBoost重要的超参数，目标函数：参数包括一般参数（设置学习器的类型），基学习器参数（设置基学习器的一些个性化参数），任务参数（根据任务，目的设置的参数），命令行参数（用于训练模型和导出模型）；目标函数由训练误差和正则化两项组成。
    lightGBM速度快的原因：直方图算法，牺牲切分准确性换取训练速度以及节省内存空间消耗。采用了两个策略，分别为GOSS（样本采样，基于梯度的单边采样，对样本进行采样来计算梯度，梯度大的样本点对信息增益的影响大，下采样的时候保留这样的样本点）和EFB（特征抽样，互斥特征捆绑，使用基于直方图的方法将某些特征进行捆绑来降低特征的维度，从而减少寻找最佳切分点的消耗，）
    lightGBM的并行实现方案：包括特征并行和数据并行
    1） 特征并行：每个worker在基于局部的特征集合找到最优分裂特征；workder间传输最优分裂信息，并得到全局最优分裂信息；每个worker基于全局最优分裂信息，在本地进行数据分裂，生成决策树。
    2） 数据并行：LightGBM算法使用Reduce Scatter并行算子归并来自不同worker的不同特征子集的直方图，然后在局部归并的直方图中找到最优局部分裂信息，最终同步找到最优的分裂信息。除此之外，LightGBM使用直方图减法加快训练速度。我们只需要对其中一个子节点进行数据传输，另一个子节点可以通过histogram subtraction得到。LightGBM可以将传输代价降低为O(0.5 * #feature * #bin)。
    3） 并行投票：进一步减小了数据并行中额通信代价，通过两轮的投票来减小特征直方图中的通信消耗
    GBDT、XGBoost区别：
    1)GBDT是机器学习算法，XGBoost是该算法的工程实现。
    2)在使用CART作为基分类器时，XGBoost显式地加入了正则项来控制模型的复杂度，有利于防止过拟合，从而提高模型的泛化能力。
    3)GBDT在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息，XGBoost对代价函数进行二阶泰勒展开，可以同时使用一阶和二阶导数。
    4)传统的GBDT采用CART作为基分类器，XGBoost支持多种类型的基分类器，比如线性分类器。
    5)传统的GBDT在每轮迭代时使用全部的数据，XGBoost则采用了与随机森林相似的策略，支持对数据进行采样，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算，这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性。
    6)传统的GBDT没有设计对缺失值进行处理，XGBoost可以自动学习出它的分裂方向。XGBoost对于确实值能预先学习一个默认的分裂方向。
    7)Shrinkage（缩减），相当于学习速率（xgboost中的eta）。xgboost在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。实际应用中，一般把eta设置得小一点，然后迭代次数设置得大一点。（补充：传统GBDT的实现也有学习速率）

24. SVM处理异常值的方法

25. 正则化的本质，L1正则化和L2正则化的区别（2次），为什么要用正则化
    正则化的本质：加入惩罚项，约束优化空间
    L1和L2的区别：他们都可以看做是损失函数的惩罚项，L1正则添加了Laplace先验（结构化风险项）是一个一范数；L2正则添加了Gaussian先验，是一个二范数。使用L1范数，可以使得参数稀疏化（权重稀疏），用L2范数，倾向于使参数稠密地接近于0（权重平滑）。L1减少的是一个常量，L2减少的是权重的固定比例
    正则化的目的是防止过拟合

26. 介绍mapreduce和spark
    Mappreduce
    Spark

27. Hive如何提高效率

28. 机器学习流程的各个模块的理解，验证集和测试集的划分，区别；怎么论证现有的模型需要多少额外的标注数据

29. 相关系数怎么计算，协方差和它的意义

30. 分类问题的指标

31. 解释MCMC采样

32. Linux常用命令

33. Sql查询成绩排名中的前三

34. 解释极大似然估计，为什么概率是0.4

35. 卷积神经网络在maxpooling处怎么反向传播误差；1*1的卷积核 有什么用；为什么选CNN不选RNN，loss的选择，MSE和MAE对学习结果的影响
    算法题：背包问题（多元一次方程的解的数目）；二叉树的宽度；在数组中找到和为0的三元组；排序算法的各项对比（3次），堆排序找出topk的思路；有序数组中绝对值不相等的元素的个数；二分法；找出一颗完全二叉树最后一个节点，时间复杂度要求 logN的平方（2次）；判断实时访问的ip一小时之内的访问次数是不是超过了10000.；分解质因数；判断单链表是否有环；字符串转数字，以及边界条件；搜索数组中的中位数，要求复杂度小于o(n/logn)；排序数组中绝对值不同的个数；1，2，…，N中，字符1出现的次数；判断a+b>c?要考虑溢出；买卖股票；由长度为length的array表示的整数，允许相邻位数交换，求n步交换内能得到的最小整数；一亿个浮点数，大小不超过2^32，均匀分布在值域内，求最快的排序方法；求几何分布的期望