《第二课：过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络》

教程列表：

MXNet公开课 | 第一课：从上手到多类分类

MXNet公开课 I 第二课：过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络

MXNet公开课I第三课：深度卷积网络，如何使用Gluon，以及核武器购买指南

MXNet公开课 I 第四课：BatchNorm，更深的卷积神经网络，图片增强和新的Kaggle练习

MXNet 公开课 I 第五课：Gluon高级和优化算法基础

MXNet公开课 I 第六课：优化算法高级和计算机视觉

MXNet公开课 I 第七课：物体检测

MXNet公开课 I 第八课：物体检测·续

MXNet公开课 I 第九课：物体检测·再续

MXNet公开课 I 第十课：语义分割

MXNet公开课 I 第十一课：样式迁移

MXNet公开课 I 第十二课：循环神经网络

MXNet公开课 I 第十三课：正向传播、反向传播和通过时间反向传播

MXNet公开课 I 第十四课：实现、训练和应用循环神经网络

MXNet公开课 I 第十五课：门控循环单元（GRU）、长短期记忆（LSTM）、多层循环神经网络以及Gluon实现

MXNet公开课 I 第十六课：词向量（word2vec）

MXNet公开课 I 第十七课：GloVe、fastText和使用预训练的词向量

MXNet公开课 I 第十八课：seq2seq（编码器和解码器）和注意力机制

MXNet公开课 I 第十九课：应用seq2seq和注意力机制：机器翻译