下面是本人在面试中整理的资料和文字，主要针对面试八股做浅显的总结，大部分来源于ChatGPT，中间有借鉴一些博主的优质文章，已经在各文中指出原文。有任何问题，欢迎随时不吝指正。

文章系列图像使用动漫 《星游记》插图。

AIGC图像生成相关的八股和模型知识参考：小白也能读懂的AIGC扩散（Diffusion）模型系列讲解

深度学习

  1. 深度学习——优化算法、激活函数、归一化、正则化
  2. 深度学习——权重初始化、评估指标、梯度消失和梯度爆炸
  3. 深度学习——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总
  4. 万字长文解读深度学习——卷积神经网络CNN
  5. 万字长文解读深度学习——循环神经网络RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN
  6. 万字长文解读深度学习——Transformer
  7. 深度学习——3种常见的Transformer位置编码【sin/cos、基于频率的二维位置编码（2D Frequency Embeddings）、RoPE】
  8. 万字长文解读深度学习——GPT、BERT、T5
  9. 万字长文解读深度学习——ViT、ViLT、DiT
  10. DiT（Diffusion Transformer）详解——AIGC时代的新宠儿
  11. 万字长文解读深度学习——CLIP、BLIP
  12. 万字长文解读深度学习——AE、VAE
  13. 万字长文解读深度学习——GAN
  14. 万字长文解读深度学习——训练、优化、部署细节
  15. 万字长文解读深度学习——多模态模型BLIP2
# 深度学习 # 人工智能 # 机器学习 # 面试 # transformer
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