模型优化：如何加快学习！深度学习之父的神经网络第六课（中文字幕）

作为深度学习祖师，Geoffrey Hinton 的每一句每一言，都使学习者如奉纶音。浓缩其毕生所学的《Neutral Network for Machine Learning》，则是唯一一门 Hinton 老师系统讲授的公开课。

自 2012 年开课，NNML 就一跃成为深度学习开发者的殿堂级慕课。时隔五年，仍然是内容最“干”、最值得学习的深度学习课程。

如果说吴恩达的《Machine Learning》是最佳入门课程，描述 NNML 则只需两个字： “必修”——对于有志于真正掌握深度学习的人而言。

它很难，但也因此没有做任何“dumb down”——为照顾小白而牺牲“厚度”，把原本并不单纯的原理硬以简单的类比表述出来，是几乎所有深度学习课程不得不做的妥协。

但这门课没有。

本栏目将在AI研习社（公众号：okweiwu）每周一、周三更新，敬请关注！

  Lecure 6

模型优化：如何加快学习！

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  内容简介

第六节介绍了随机梯度下降法（SGD），并且介绍了加快学习速度的动量方法（the momentum method）、针对网络中每一个连接的自适应学习步长（adaptive learning rates for each connection）和RMSProp算法。这几个算法的难度很大，需要反复推理思考，并在实践中摸索以加深理解。

往期课程

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为了让广大 AI 青年们不再为英语所累，快速进入学习状态，雷锋网旗下 “AI 研习社” 推出了深度学习之父 Geoffrey Hinton 的《Neutral Network for Machine Learning》中文系列视频课程。PS: 出于对 Hinton 知识成果的尊重以及版权的需要，AI 研习社已经获得了 Hinton 教授的亲自授权。

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