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第一部分：基础概念

1. 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。

2. 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。

3. 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。

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第二部分：前向传播与反向传播

1. 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。

2. 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。

3. 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。

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第三部分：网络架构

1. 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。

2. 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？

3. 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）。

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第四部分：训练与优化

1. 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。

2. 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？

3. 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？

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第五部分：进阶问题

1. 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）。

2. 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。

3. 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）。