结课 | 谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程[10.14]:自然语言处理——训练循环练神经网络

今天,AI100 推送的是 Hugo Larochelle 教授的深度学习系列课程的最后一节课。至此,本课程将告一段落。感谢大家两个多月以来的一路相伴。让我们一起来学习最后一节课吧!

课程主要内容

1. 回顾上一节的内容,介绍循环神经网络。(P2)

2. 训练循环神经网络。(P3 - P6)

3. 实验对比分析。(P7)

视频内容

PPT 访问地址

http://geek.ai100.com.cn/wp-content/uploads/2017/05/10_14_recursive_network_training-1.pdf

讲师简介

Hugo Larochelle 教授师从 Yoshua Bengio 教授,并且在 Geoffrey Hinton 教授那里做了两年的博士后工作。目前 Hugo Larochelle 教授是 Google Brain 的研究科学家。他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出,非常适合从零开始学习。

学员来信

HUGO 的深度学习课程听完真的是受益匪浅。 好的方面主要有以下几点: 第一,BP原理讲得很清楚,很好弥补了其他深度学习课程或资料的不足。第二,三个非监督神经网络模型RBM,AUTOENCODER,SPARSE. CODE 讲得也非常好,当然最好先有一些背景知识如gibbs sampling才能更好理解RBM 。第三,每个课短小精悍,有原理推导讲解,易于学习。 当然也有相对不足的地方啦,比如,第一,计算机视觉部分讲法不太好理解,不如看别的CNN课程和资料,如经典的CS231n ,介绍卷积原理的Convolutional Arithmetic 等。第二,较少介绍应用和实现,包括代码。 总体上来说,这是一个很好的系列课程!

原文发布于微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文发表时间:2017-05-04

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