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zenny-chen · Jun 3, 2024 · e91b6b7 · e91b6b7
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 - [斯坦福大学深度学习辅导](http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/)
 - [「深度学习被可微分编程取代？」展望30年后的神经网络和函数编程](https://www.toutiao.com/i6508570177498513933/)
 - [微分方程与机器学习](https://www.toutiao.com/i6901857619758137870/)
+- [神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因](https://zhuanlan.zhihu.com/p/285601835)
 - [监督学习之梯度下降——Andrew Ng机器学习笔记](https://www.toutiao.com/i6532253132796199438/)
+- [非凸函数上，随机梯度下降能否收敛？能有条件，比凸函数收敛更难](https://www.toutiao.com/i7061834102353248799/)
+- [一次看懂线性回归与梯度下降，不懂梯度下降约等于不懂人工智能←](https://www.toutiao.com/video/7376126182107906596/)
 - [吴恩达深度学习笔记(77)-单层卷积网络(simple convolution)](https://www.toutiao.com/a6645947999820186119)
 - [卷积神经网络概念与原理](https://blog.csdn.net/qq_45360887/article/details/94737562)
 - [详解卷积神经网络结构核心设计思想与实践](https://mp.weixin.qq.com/s/5BJR9g4SrB1bWtlWjnxX3w)
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 - [探索张量：深度学习的奇妙之旅](https://www.toutiao.com/article/7294492469977219624/)
 - [矩阵分解就能击败深度学习！MIT发布时序数据库：用SQL做机器学习](https://www.toutiao.com/article/7083387565986021892/)
 - [Yann LeCun最新访谈：能量模型是通向自主人工智能系统的起点](https://www.toutiao.com/article/7083684364823101983/)
-- [非凸函数上，随机梯度下降能否收敛？能有条件，比凸函数收敛更难](https://www.toutiao.com/i7061834102353248799/)
 - [机器学习入门：你应该学习的8个神经网络结构（一）](https://www.toutiao.com/i6507930512764436996/)
 - [机器学习必知的8大神经网络架构和原理](https://www.toutiao.com/i6511540306473648653/)
 - [推荐：关于机器学习的十种常用算法](https://www.toutiao.com/i6488839478105342477/)
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 - [初学者必读：IBM长文解读人工智能、机器学习和认知计算](https://www.toutiao.com/i6427590458439893505/)
 - [斯坦福大学教授提出全可微神经网络架构MAC：可用于机器推理](https://www.toutiao.com/i6533919085493748227/)
 - [AAAI 2020学术会议提前看：常识知识与常识推理](https://www.toutiao.com/a6790213186214691335/)
-- [AAAI2020论文解读：将语义图嵌入跨模态注意力机制用于多标签分类](https://www.toutiao.com/a6790342917908070925/)
 - [AI疯狂进阶——凸优化](https://www.toutiao.com/a6773111448286528011/)
 - [轻松理解交叉熵在神经网络中的作用](https://www.toutiao.com/i6491208638445650446/)
 - [大白话讲nnvm](https://www.toutiao.com/a6789948639490867726/)
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 - [深度学习中常见激活函数以及什么时候该使用激活函数](https://www.toutiao.com/i6603086900288815619)
 - [“神经网络”时代即将到来](https://yq.aliyun.com/articles/629547?utm_content=m_1000014278)
 - [新型类脑神经网络仅凭极少样本就成功攻破验证码！](https://www.toutiao.com/i6482213361084793357/)
+- [AAAI2020论文解读：将语义图嵌入跨模态注意力机制用于多标签分类](https://www.toutiao.com/a6790342917908070925/)
 - [哈佛大学提出变分注意力：用VAE重建注意力机制](https://www.toutiao.com/i6582409966349451780)
+- [基于注意力机制，机器之心带你理解与训练神经机器翻译系统](https://www.toutiao.com/i6554661251996189198)
+- [ConvD：增强注意力的动态卷积嵌入用于知识图谱补全](https://www.toutiao.com/article/7312476224914686473/)
+- [动画图解Attention机制，让你一看就明白](https://www.toutiao.com/a6689088984208900622)
 - [机器学习工程师必懂10大算法](https://www.toutiao.com/i6635865004769804807)
 - [从 TensorFlow 到 PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？](https://www.toutiao.com/i6603238287530263054)
 - [TensorFlow实现神经网络入门篇](https://www.toutiao.com/i6489016314676380173/)
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 - [深度讲解支持向量机背后的数学思想](https://www.toutiao.com/a6643389737656680968)
 - [遇见困难不用“怂”，机器学习的“万能药”：决策树](https://www.toutiao.com/i6563068030073438723)
 - [对抗样本的基本原理](https://www.toutiao.com/i6562061684096107015)
-- [基于注意力机制，机器之心带你理解与训练神经机器翻译系统](https://www.toutiao.com/i6554661251996189198)
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 - [支持向量机算法有哪些优点和缺点？](https://www.toutiao.com/article/7224492574496358970/)
 - [Graph Learning -- 知识图谱概论](https://www.toutiao.com/a6675435647513133582)
 - [图机器学习入门：基本概念介绍](https://www.toutiao.com/article/7367574789135696384/)
-- [动画图解Attention机制，让你一看就明白](https://www.toutiao.com/a6689088984208900622)
-- [ConvD：增强注意力的动态卷积嵌入用于知识图谱补全](https://www.toutiao.com/article/7312476224914686473/)
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-- [只需这个小工具，让Stable Diffusion彻底崩溃！狗变猫，车变牛](https://www.toutiao.com/article/7294299979143856692/)
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 - [从语言模型到ChatGPT，大模型调教全攻略](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODExNDA2MA==&mid=2449960279&idx=1&sn=596a1806d4c02425fa37f3b32f990cc4)
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