10本電子書放文末，自取~

1、為什么self-attention可以堆疊多層，有什么作用？

Self-attention（自注意力）能夠捕捉輸入序列中的長距離依賴關(guān)系，通過堆疊多層self-attention，模型可以學(xué)習(xí)序列中更深層次的模式和依賴關(guān)系。多層self-attention就像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多個隱藏層一樣，使模型能夠?qū)W習(xí)和表示更復(fù)雜的函數(shù)。

2、多頭有什么作用？如果想讓不同頭之間有交互，可以怎么做？

多頭注意力（Multi-head attention）的設(shè)計是為了讓模型同時學(xué)習(xí)到輸入序列的不同表示。每個“頭”都有自己的參數(shù)，可以學(xué)習(xí)到不同的注意力分布，這樣可以讓模型同時關(guān)注不同的特征或信息。至于不同頭之間的交互，這通常在所有頭的輸出被拼接和線性轉(zhuǎn)換之后自然實現(xiàn)。如果你希望在這之前增加交互，你可能需要設(shè)計新的結(jié)構(gòu)或者機制，例如引入跨頭的信息交流模塊。

3、講一講多目標(biāo)優(yōu)化，MMoE怎么設(shè)計？如果權(quán)重為1,0,0這樣全部集中在某一個專家上該怎么辦？

多目標(biāo)優(yōu)化是指優(yōu)化多個目標(biāo)函數(shù)，通常需要在不同目標(biāo)間找到一個權(quán)衡。多門專家混合網(wǎng)絡(luò)（MMoE, Multi-gate Mixture-of-Experts）是一種處理多目標(biāo)優(yōu)化的方法，其中每個目標(biāo)都由一個專家網(wǎng)絡(luò)來處理，而門網(wǎng)絡(luò)則決定每個專家對最終輸出的貢獻(xiàn)。如果權(quán)重全部集中在某一個專家上，那么模型的輸出就完全由那個專家決定。這可能在某些情況下是合理的，但在大多數(shù)情況下，你可能希望各個專家都能對輸出有所貢獻(xiàn)，這需要通過訓(xùn)練和調(diào)整權(quán)重來實現(xiàn)。

4、介紹一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化器有哪些。

常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化器有梯度下降（GD）、隨機梯度下降（SGD）、帶動量的隨機梯度下降（Momentum SGD）、Adagrad、RMSProp、Adam、Adadelta、Nadam等。

5、介紹一下推薦算法的鏈路流程。

推薦系統(tǒng)通常包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集（用戶行為、物品信息等）、特征工程、模型選擇和訓(xùn)練、推薦列表生成、排序等?；谶@些步驟，推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的歷史行為和物品的特性來預(yù)測用戶可能感興趣的物品，并生成推薦列表。

6、介紹一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化方法。

常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化方法有：零初始化（所有權(quán)重設(shè)為0，但這通常會導(dǎo)致訓(xùn)練問題）、隨機初始化（權(quán)重隨機設(shè)定，如高斯初始化或均勻分布初始化）、Xavier/Glorot 初始化（權(quán)重初始化為均值為0，方差為1/n（n為輸入神經(jīng)元的數(shù)量）的正態(tài)分布或均勻分布）、He 初始化（類似于Xavier，但方差為2/n，適用于ReLU激活函數(shù)）等。

7、講一講推薦算法序列建模的模型。

推薦算法中的序列建模通常使用序列模型來捕捉用戶行為的時間依賴性。常見的序列模型有：RNN（如LSTM和GRU）、序列到序列模型（Seq2Seq）、注意力模型（如Transformer）、以及最近的預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT、GPT等）。這些模型可以處理用戶行為序列，學(xué)習(xí)用戶的歷史行為對他們未來行為的影響，并據(jù)此進行推薦。

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