diff --git a/深度学习入门/1609314876275.png b/深度学习入门/1609314876275.png
new file mode 100644
index 0000000..a4924a3
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/1609314876275.png differ
diff --git a/深度学习入门/assets/1609313400358.png b/深度学习入门/assets/1609313400358.png
new file mode 100644
index 0000000..5f63cbc
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/assets/1609313400358.png differ
diff --git a/深度学习入门/assets/1609313438317.png b/深度学习入门/assets/1609313438317.png
new file mode 100644
index 0000000..cd2b2f7
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/assets/1609313438317.png differ
diff --git a/深度学习入门/assets/1609313874088.png b/深度学习入门/assets/1609313874088.png
new file mode 100644
index 0000000..d542758
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/assets/1609313874088.png differ
diff --git a/深度学习入门/assets/1609313994725.png b/深度学习入门/assets/1609313994725.png
new file mode 100644
index 0000000..f39887c
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/assets/1609313994725.png differ
diff --git a/深度学习入门/assets/1609314876275.png b/深度学习入门/assets/1609314876275.png
new file mode 100644
index 0000000..a4924a3
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/assets/1609314876275.png differ
diff --git a/深度学习入门/assets/1609314948479.png b/深度学习入门/assets/1609314948479.png
new file mode 100644
index 0000000..7a142b1
Binary files /dev/null and b/深度学习入门/assets/1609314948479.png differ
diff --git a/深度学习入门/第一章——深度学习必备知识点.md b/深度学习入门/第一章——深度学习必备知识点.md
index e0bcab6..dca104d 100644
--- a/深度学习入门/第一章——深度学习必备知识点.md
+++ b/深度学习入门/第一章——深度学习必备知识点.md
@@ -154,6 +154,8 @@ cat = max(0, 5.1 - 3.2 + 1) + max(0, -1.7 - 3.2 + 1)
 
 ​      = 2.9 + 0 = 2.9
 
+> max(0, x)的意思是x大于0取x，小于0则取0
+
 car = max(0, 1.3 - 4.9 + 1) + max(0, 2.0 - 4.9 + 1)
 
 ​      = max(0, -2.6) + max(0, -1.9)
diff --git a/深度学习入门/第二章——走进深度学习的世界 神经网络模型.md b/深度学习入门/第二章——走进深度学习的世界 神经网络模型.md
index 5e276ca..20be43f 100644
--- a/深度学习入门/第二章——走进深度学习的世界 神经网络模型.md	
+++ b/深度学习入门/第二章——走进深度学习的世界 神经网络模型.md	
@@ -8,3 +8,44 @@
 
 如何让 f 值更小，就是改变x、y、z，而损失函数也是这样，那么我们分别求偏导，则能得出每个值对结果的影响![1609311878585](assets/1609311878585.png)
 
+**链式法则**
+
+- 梯度是一步一步传的
+
+  ![1609312362417](assets/1609312362417.png)
+
+复杂的例子：![1609313400358](assets/1609313400358.png)
+
+![1609313438317](assets/1609313438317.png)
+
+
+
+#### 神经网络整体架构
+
+类生物神经元
+
+![1609313874088](assets/1609313874088.png)
+
+> 左半边是生物学上的神经元，右半边是数学上的“神经元”，可以说是非常像。
+
+整体架构
+
+![1609313994725](assets/1609313994725.png)
+
+- input layer输入层：比如输入X，有多少个x即有多少个input，比如前面的猫有3千多像素点，那么就有3千多个“圈”进行input。
+
+- hidden layer 1：指将X做了某些变换，且每个圈与前者的全部圈都连接，即是全连接，为什么多了1个圈，是表示可能会在原始特征的基础上做变换，变成4个特征。具体如：假设X输入的是年龄，第一圈表示对年龄做平方，第二个圈表示将年龄与其它值相加相乘等等。
+- W1：input是3个，hidden layer 1是4个，那么夹在中间的W1就是[3,4]的权重矩阵。
+
+- hidden layer 2：指在1的基础上再进行变换，防止如果hidden layer 1的效果不好，那么加多一层，进行再加工。
+- W2：hidden layer 1是4个，hidden layer 2是4个，那么夹在中间的W2就是[4,4]的权重矩阵。
+
+- output layer：输出结果。
+- W3：hidden layer 2是4个，output layer 2是1个，那么夹在中间的W3就是[4,1]的权重矩阵。
+
+整体大致公式：
+
+- 基本架构：![1609314876275](1609314876275.png)
+- 继续堆叠一层：![1609314948479](assets/1609314948479.png)
+
+- 神经网络的强大之处在于，用更多的参数来拟合复杂的数据
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