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卷积操作的维度计算是定义神经网络结构的重要问题，在使用如PyTorch、Tensorflow等深度学习框架搭建神经网络的时候，对每一层输入的维度和输出的维度都必须计算准确，否则容易出错，这里将详细说明相关的维度计算。

GoogLeNet是谷歌在2014年提出的一种CNN深度学习方法，它赢得了2014年ILSVRC的冠军，其错误率要低于当时的VGGNet。与之前的深度学习网络思路不同，之前的CNN网络的主要目标还是加深网络的深度，而GoogLeNet则提出了一种新的结构，称之为inception。GoogLeNet利用inception结构组成了一个22层的巨大的网络，但是其参数却比之前的如AlexNet网络低很多。是一种非常优秀的CNN结构。

VGGNet（Visual Geometry Group）是2014年又一个经典的卷积神经网络。VGGNet最主要的目标是试图回答“如何设计网络结构”的问题。随着AlexNet提出，很多人开始利用卷积神经网络来解决图像识别的问题。一般的做法都是重复几层卷积网络，每个卷积网络之后接一些池化层，最后再加上几个全连接层。而VGGNet的提出，给这些结构设计带来了一些标准参考。

1998年，LeCun提出了LeNet-5网络用来解决手写识别的问题。LeNet-5被誉为是卷积神经网络的“Hello Word”，足以见到这篇论文的重要性。在此之前，LeCun最早在1989年提出了LeNet-1，并在接下来的几年中继续探索，陆续提出了LeNet-4、Boosted LeNet-4等。本篇博客将详解LeCun的这篇论文，并不是完全翻译，而是总结每一部分的精华内容。

卷积神经网络是深度学习中处理图像的利器。在卷积神经网络中，Padding是一种非常常见的操作。本片博客将简要介绍Padding的原理。

看过很多书，都说了神经网络的进展，但总有一些小问题没有明白。这次基本上都明白了，记录一下。

深度学习是计算机领域中目前非常火的话题，不仅在学术界有很多论文，在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构，并对深度学习的原理作了简单的描述。本篇文章翻译自Medium上一篇入门介绍。

本文介绍了文本领域的相关任务和技术，探讨了循环神经网络在文本领域的优势，并进一步研究了应用在文本领域的卷积网络方法，原文地址：https://medium.com/@TalPerry/convolutional-methods-for-text-d5260fd5675f

这篇博客是AYLIEN上的一篇关于生成对抗网络的简单介绍，包含非常简洁的代码示例。是入门非常好的材料。

受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是G.Hinton教授的一宝。Hinton教授是深度学习的开山鼻祖，也正是他在2006年的关于深度信念网络DBN的工作，以及逐层预训练的训练方法，开启了深度学习的序章。其中，DBN中在层间的预训练就采用了RBM算法模型。RBM是一种无向图模型，也是一种神经网络模型。

人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。之前看过一些内容始终云里雾里，这次决定写一篇博客。弄懂这个基本原理，毕竟现在深度学习太火了。

本文转自雷锋网，原文《通过从零开始实现一个感知机模型，我学到了这些》，作者：恒亮，文章转载已获授权。感知器（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。本文介绍了搭建感知机模型的基本操作也包含了作者的一些心得。

使用Tensorflow的高级API - tf.contrib.learn 搭建一个DNN分类器