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什么是詞嵌入（Word Embedding）？有哪些常見(jiàn)的詞嵌入方法

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是否使用 Word2Vec 訓(xùn)練過(guò)數(shù)據(jù)？在這個(gè)過(guò)程中，如何獲取語(yǔ)料？如何選擇超參數(shù)？語(yǔ)料、詞表和維度大小如何確定？怎樣把握訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)

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說(shuō)說(shuō) GloVE 技術(shù)，怎樣進(jìn)行訓(xùn)練？有哪些應(yīng)用場(chǎng)景？相比 Word2Vec 有哪些優(yōu)缺點(diǎn)

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什么是注意力機(jī)制？它是如何改善 NLP 模型性能的

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請(qǐng)描述 BERT 模型的架構(gòu)和應(yīng)用場(chǎng)景

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Word2Vec 有哪些加速方法

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Word2Vec 如何獲取詞向量？如何評(píng)估該訓(xùn)練得到的詞向量的好壞

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CBOW 和 Skip-gram 分別更適合哪些應(yīng)用場(chǎng)景

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解釋一個(gè) LSTM 單元（LSTM cell）的基本組成，以及它們各自的作用

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解釋 hierarchical softmax 的流程，以及它有什么優(yōu)點(diǎn)

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LSTM 中，隱藏狀態(tài)（hidden state）和單元狀態(tài)（cell state）有什么區(qū)別

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LSTM 和 GRU 有什么區(qū)別

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Word2Vec 到 BERT 有怎樣的改進(jìn)

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BERT 是如何處理自然語(yǔ)言文本中不常見(jiàn)詞或者罕見(jiàn)詞的

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決的是什么樣的問(wèn)題

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說(shuō)說(shuō)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的異同點(diǎn)

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說(shuō)說(shuō) RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的工作原理

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)中如何得到獎(jiǎng)勵(lì)模型？怎樣使用獎(jiǎng)勵(lì)模型打分

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)有一些什么應(yīng)用場(chǎng)景

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你知道有哪些方法可以求解馬爾科夫決策過(guò)程

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你能寫(xiě)出貝爾曼（bellman）方程嗎

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你知道蒙卡特羅方法嗎

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我們知道 ReLU 函數(shù)在 0 處不可導(dǎo)，這對(duì)于它在深度學(xué)習(xí)中的使用有什么影響嗎

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什么是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）？請(qǐng)描述其特點(diǎn)和局限性

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