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循环神经网络RNN(一)深度学习之父的神经网络第七课(中文字幕)

2017-05-08 晋阳、三川 AI研习社

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 7

循环神经网络RNN(一)

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  内容简介

第七节介绍了与RNN有关的模型以及使用反向传播来训练RNNs,并演示了使用RNN来解决二进制数字相加的问题,还介绍了训练RNN时会遇到的难点问题。

  往期课程目录

1.1 为什么要学习机器学习?

1.2 神经网络机制中的脑科学原理

1.3 简单的神经元模型

1.4 ANN 的 MNIST 学习范例

1.5 机器学习算法的三大类

2.1 神经网络架构介绍

2.2 神经网络架构介绍

2.3 感知器的几何空间解析

2.4 感知器的原理透析

2.5 感知器的局限性

Lecture 3 线性 / 逻辑神经网络和反向传播

Lecture 4 学习特征向量

Lecture 5 用神经网络进行物体识别

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密码:nhah

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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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