关于人工智能，全网最通俗易懂最新手友好的文章（持续更新）

L1/L2正则化：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25707761

教程 | 没有博士学位，照样玩转TensorFlow深度学习：

https://blog.csdn.net/zhongxon/article/details/54709347

小白都能看懂的softmax详解：

https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82320853

为啥很多人推荐用relu做激活函数：

https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381

交叉熵：

如何通俗的解释交叉熵与相对熵? - CyberRep的回答 - 知乎

https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/195901726

最容易理解的对卷积(convolution)的解释：

https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807

CNN卷积神经网络：

http://www.aiportal.net/cnns/卷积神经网络入门教程-滤波器-提取特征

关于CPU和GPU的工作性质：

http://www.uml.org.cn/embeded/201809034.asp

Tensorflow中Tensor类型解析:

https://blog.csdn.net/fly2leo/article/details/78539950