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）

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！