开篇
今天面试了一下阿里高德，面试问题记录一波，面试的时候问得还是超级细的，深度学习算法和传统的学习算法都有问到，视频面的时候我也是一塌糊涂，不过居然莫名其妙的过了。
1、梯度爆炸和梯度消失的问题，这里面还顺带问了一下sigmoid函数梯度的最大值（0.25）
这部分我答的好像还不是很糟糕，放上我以前写的博客，作为大家的参考
https://blog.csdn.net/ding_xiaofei/article/details/81198850
2、BN（Batchnorm）
除了解决梯度消失和梯度爆炸还有那些优点
没有它之前，需要小心的调整学习率和权重初始化，但是有了BN可以放心的使用大学习率，但是使用了BN，就不用小心的调参了，较大的学习率极大的提高了学习速度；
Batchnorm本身上也是一种正则的方式，可以代替其他正则方式如dropout等；
另外，个人认为，batchnorm降低了数据之间的绝对差异，有一个去相关的性质，更多的考虑相对差异性，因此在分类任务上具有更好的效果。（比赛中也经常使用到这个，保证分类的效果）
3、LSTM的结构
这个我是真的有点忘记了，这边使用宏毅大神的图复习一下基本的LSTM概念。
具体的概念可以参考我的博客
https://blog.csdn.net/ding_xiaofei/article/details/81214396
这边主要说一下它的几个门，门机制是LSTM的核心所在，首先是forget gate和input gate，都是sigmoid函数，决定了c要忘记什么，要记住新来的什么内容。output gate就是决定tanh（ct）里面有什么内容要输出啦。输出就是ht，ht会最终决定yt的输出。
4、LSTM的参数个数，这个问题一上来就把我问懵了，本来lstm的结构我就记不太清了，猛得来一个这个问题
让我们举一个简单的例子，先就计算一个cell里面的参数个数，我们接受的xt是1000维的词向量，我们的ht也是1000维的向量，这样我们的输入就是2000维，为了保证我们中间传递的维度也是1000维，我们的w应该是10002000维的，我们使用到参数的其实就是3个门和一个z，这里是（10002000+1000）*4，后面加的1000代表的是参数b的个数。
详细的解释如下图
来源于知乎
https://www.zhihu.com/question/263700757
经过这么一折腾，我相信你应该无法忘记lstm的结构了。
5、说说GRU和LSTM的区别
GRU里面只有两个门，重置门rt和更新门zt
LSTM的结构是一定要会画的，GRU最好也是要能会画。