引言
最近受AlphaGo的刺激，开始从google新开源的Tensorflow库学习DeepLearning。便匆匆忙忙的把环境搭建好，配合官网教程学习源代码，但是由于之前没在意机器学习这块的知识，感觉拉下了不少功课，在Image Recognition章的CNN小节遇到了不少挫折。所以，我就花了两天业余时间精读了一下Alex Krizhevsky的发表文章，感觉获益良多，所以在这做点笔记给大家分享一下。另外，Alex Krizhevsky还有一篇关于RBM的大论文《Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images》，这篇论文我略读了一下，里面概率公式特别多，因为我学业背景的关系，概率统计学方面的基础不是特别扎实，所以这篇的阅读只能暂时搁置了，等基础巩固好了再给大家分享。最近受AlphaGo的刺激，开始从google新开源的Tensorflow
