新智元|B站上线！DeepMind加UCL强强联手推出深度学习与强化学习进阶课程（附视频）( 二 )

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机器学习的优化优化方法是神经网络的底层引擎，使神经网络能够从数据中学习。在本次讲座中， DeepMind研究科学家James Martens介绍了基于梯度优化方法的基础知识，以及在训练神经网络中的应用。主要内容包括梯度下降法、动量方法、二阶方法和随机方法。 James通过局部二阶近似的解释框架对这些方法进行分析。
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序列和循环网络在这次讲座中， DeepMind研究科学家Marta Garnelo重点介绍了序列数据，以及机器学习方法如何适应处理这种特殊类型的结构。 Marta首先介绍了序列建模的一些基础知识，包括为该任务设计的常见架构，如RNNN和LSTM 。然后，她接着介绍了序列到序列的解码及其应用，最后还介绍了一些序列模型的近期应用实例。每个课程视频在1个半小时左右。在这短短的9小时候的课程内，学生可以初步掌握深度学习、强化学习等知识，并有机会从基础走向高阶。总体来说，这是一门偏向实践的课程，需要有一定的数学和编码基础，学完以后，学生能够在TensorFlow上熟练实现深度学习、强化学习以及深度强化学习相关的一系列算法。该课程已经被爱可可爱生活搬运到B站，可以流畅观看。课程地址： https://www.bilibili.com/video/BV17C4y1a77i?from=search&seid=15545032919596246079
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