diff --git a/深度学习入门/assets/1609467376667.png b/深度学习入门/assets/1609467376667.png
new file mode 100644
index 0000000..c4aff19
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/assets/1609467376667.png differ
diff --git a/深度学习入门/assets/1609469515280.png b/深度学习入门/assets/1609469515280.png
new file mode 100644
index 0000000..f559a7b
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/assets/1609469515280.png differ
diff --git a/深度学习入门/assets/1609470667941.png b/深度学习入门/assets/1609470667941.png
new file mode 100644
index 0000000..4f30be3
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/assets/1609470667941.png differ
diff --git a/深度学习入门/assets/1609470919296.png b/深度学习入门/assets/1609470919296.png
new file mode 100644
index 0000000..165a978
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/assets/1609470919296.png differ
diff --git a/深度学习入门/第三章——卷积神经网络.md b/深度学习入门/第三章——卷积神经网络.md
index 94d64c6..99885e6 100644
--- a/深度学习入门/第三章——卷积神经网络.md
+++ b/深度学习入门/第三章——卷积神经网络.md
@@ -172,5 +172,4 @@ CV领域发展：
 
 ![1609465201423](assets/1609465201423.png)
 
-> 当然层数越多，可能收益越少，但是保证残差一定是小于等于之前的低层数，也就是结果一定是向好的发展。
-
+> 当然层数越多，可能收益越少，但是保证残差一定是小于等于之前的低层数，也就是结果一定是向好的发展。
\ No newline at end of file
diff --git a/深度学习入门/第四章——递归神经网络与词向量原理解读.md b/深度学习入门/第四章——递归神经网络与词向量原理解读.md
new file mode 100644
index 0000000..b0aaaca
--- /dev/null
+++ b/深度学习入门/第四章——递归神经网络与词向量原理解读.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+### 第四章——递归神经网络与词向量原理解读
+
+#### RNN网络架构解读
+
+常规神经网络并不能考虑时间序列的特征（比如前天+昨天+今天或者带有前后关联的特征），现在每个特征都是独立考虑的，那么如果有这样的特征，网络应该怎么学呢
+
+![1609467376667](assets/1609467376667.png)
+
+> 而递归递归网络hidden这里的转回箭头，表示训练完第一个X后，再拿回来去训练第二个X，即前一次训练的结果对后一次的训练结果产生影响。
+
+![1609469515280](assets/1609469515280.png)
+
+> 类似现在有X0、X1、X2 ... Xt，假设X0就是本月的1号，X1就是2号以此类推，Xt就是昨天，这样是不是就是一个时间序列。
+>
+> X输入后有了h，h是中间的结果，每个h保证能联合前一个的h。
+
+
+
+#### LSTM网络
+
+RNN的问题在于，每一次的h只考虑前一个，当h到最后的时候，它只考虑n-1的h，这样对吗？或者说越后面的时间的数据一定越重要吗？我们是不是应该考虑每个时间的数据
+
+![1609470667941](assets/1609470667941.png)
+
+- C：控制参数，决定什么样的信息会被保留什么样的会被遗忘。
+
+- 门：一种让信息选择式通过的方法
+
+- 每次计算的结果和前一轮的结果进行比较，选择要更新的信息
+
+  ![1609470919296](assets/1609470919296.png)
+