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第一部分：基础概念
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神经元模型
请用数学公式描述一个人工神经元（感知机）的运算过程，并解释每个符号的含义。 -
激活函数
为什么神经网络需要激活函数？列举3种常见的激活函数及其优缺点。 -
损失函数
分类任务和回归任务常用的损失函数分别是什么？写出它们的数学形式。
第二部分：前向传播与反向传播
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计算图
假设有一个简单网络：输入层→全连接层（权重矩阵W，偏置b）→ReLU激活→输出层。给定输入x，请写出前向传播的公式。 -
链式法则
反向传播中如何通过链式法则计算损失对权重W的梯度？以均方误差（MSE）损失为例说明。 -
梯度消失/爆炸
梯度消失和梯度爆炸问题是如何产生的？举出一种缓解方法。
第三部分：网络架构
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CNN与全连接网络的区别
卷积神经网络（CNN）为什么比全连接网络更适合图像任务？解释卷积核的作用。 -
RNN与LSTM
循环神经网络（RNN）的长期依赖问题是什么？LSTM如何通过门控机制解决这一问题？ -
Transformer的革新
Transformer模型为何在自然语言处理中取代了RNN？解释其核心机制（如自注意力）。
第四部分：训练与优化
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过拟合与正则化
什么是过拟合？列举3种防止过拟合的方法（如Dropout），并解释其中一种的原理。 -
优化器对比
SGD、Momentum、Adam优化器的主要区别是什么？Adam为什么更受欢迎？ -
Batch Normalization
批归一化（BatchNorm）的作用是什么？它在训练和推理时的计算方式有何不同？
第五部分：进阶问题
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注意力机制
解释注意力机制的核心思想，并写出注意力权重的计算公式（如缩放点积注意力）。 -
迁移学习
为什么迁移学习在小数据集上有效？以预训练的ImageNet模型为例说明。 -
生成对抗网络（GAN）
GAN的生成器和判别器如何博弈？写出GAN的损失函数（minimax公式）。