前言
读完几篇论文后本打算对CNN的原理做一些个人的理解和分享，但在看完这几个博客后，完全打消了这种念头，因为，写的实在太好了，不好意思再插一脚，献个丑。废话不多说，献上传送门！
[1]YJango大神（生物学角度的解读）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620；
[2]Yoon Kim论文（CNN在文本分类中的应用）：https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdf (EMNLP 2014)；
论文图
论文中的实验
1.模型
1）CNN-rand: 所有的word vector都是随机初始化的，同时当做训练过程中优化的参数；
2）CNN-static: 所有的word vector直接使用无监督学习即Google的Word2Vector工具(COW模型)得到的结果，并且是固定不变的；
3）CNN-non-static: 所有的word vector直接使用无监督学习即Google的Word2Vector工具(COW模型)得到的结果，但是会在训练过程中被Fine tuned；
4）CNN-multichannel: CNN-static和CNN-non-static的混合版本，即两种类型的输入；
2.数据
word2vec使用谷歌预训练的GoogleNews-vectors-negative300.bin
3.数据集
4.训练和调参
1）filter window(kernel)的高度(h)：3,4,5；每个高度的Feature Map的数量为100，一共300个Feature Map；
2）Dropout rate 0.5；
3）L2 constraint （正则化限制权值大小）不超过3；
4）mini-batch size 50；
5）通过网格搜索方法(Grid Search)得到的最优参数；
6）优化器使用Adadelta。
5.结果
（详细的实验解读：http://www.jianshu.com/p/594d1984fbd9）
[3]对“卷积”的理解：https://www.zhihu.com/question/22298352?rf=21686447；
[4]CNN在NLP中的应用：http://www.cnblogs.com/yelbosh/p/5808706.html；