神經網路模型之AlexNet的一些總結                          http://www.cnblogs.com/gongxijun/p/6027747.html

卷積與濾波的一些特點                                                 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029

深度神經網路結構以及Pre-Training的理解              http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4575527.htmlalexnet

模型詳解  對 relu進行了詳解                                       http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/53117830

一個比較好的關於影象識別與深度學習總結的博主 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218762/2

caffe框架中 LRN層有什麼作用。改變各個引數會有怎麼的效果  ps:2012的alex net當中，使用了LRN，然而在very deep convolutional networks for large-scale image recognition又說沒用，具體看實驗資料                     https://www.zhihu.com/question/26871787

區域性響應歸一化筆記                                                     http://blog.csdn.net/hduxiejun/article/details/70570086   LRN(Local Response Normalization）

降取樣和升取樣                                                             http://blog.csdn.net/u013146742/article/details/51865522

池化層                                                                             http://blog.csdn.net/tianrolin/article/details/52584848 

啟用函式的作用                                                             http://www.cnblogs.com/steven-yang/p/6357775.html 

全連線層的作用到底是什麼                                         https://www.zhihu.com/question/41037974

一文弄懂神經網路中的反向傳播法                             http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html

一維卷積過程                                                                 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7445c2940102wmrp.html

python2.7與3並存安裝                                                 http://www.cnblogs.com/CongZhang/p/5619093.html

t-分佈鄰域嵌入演算法（t-SNE algorithm）簡單理解  http://blog.csdn.net/lzl1663515011/article/details/46328337

linux下安裝boost                                                           http://blog.csdn.net/simtwo/article/details/8083598