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深度学习网络采用多层次的抽象结构来表达数据，大大改善和刷新了了语音识别，物体识别，物体检测，预测药物分子活动以及许多其他任务的最佳成绩。深度学习通过建立分布式表示，通过监督，无监督或强化学习等机器学习方法，发掘大型数据集中的错综复杂的结构。

深度学习暑期学校（DLSS）的目的是帮助学校研究生、工业工程师和研究人员等一些已经拥有一定机器学习的基础知识（可能但不一定是深入学习），更多地了解这个快速增长的研究领域。

今年的DLSS由，和。

2017年强化学习暑期学校与DLSS合作，将举办蒙特利尔强化学习暑期学校（RLSS）的第一期。RLSS将涵盖强化学习的基础知识，并展示其最新的研究趋势和发展，并提供与该领域的研究生和高级研究人员进行互动的机会。

强化学习暑期学校主页：

强化学习暑期学校会议目前分享了还没有分享会议视频。

17年强化学习暑期学校的ppt：

链接: https://pan.baidu.com/s/1slRVSRF 密码: u9re

奉上2016年蒙特利尔深度学习暑期学校视频地址：

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