DeepLearning、画像認識に関する概念と仕組み

ピクセルとセンチ、解像度（dpi）の関係
http://uxmilk.jp/48376

DeepLearningでよく使う手法の説明(CNN,RNN,LSTM,GAN)
http://gagbot.net/machine-learning/ml4

CNNの仕組み
https://qiita.com/icoxfog417/items/5fd55fad152231d706c2

CNNについてさらに詳細な説明
http://postd.cc/how-do-convolutional-neural-networks-work/
https://lp-tech.net/articles/LVB9R

CNNの可視化
http://blog.brainpad.co.jp/entry/2017/07/10/163000

RNNの仕組み
https://qiita.com/yukiB/items/f6314d2861fc8d9b739f
https://qiita.com/kiminaka/items/87afd4a433dc655d8cfd

誤差逆伝播法
https://qiita.com/Ugo-Nama/items/04814a13c9ea84978a4c

確率的勾配降下法
https://qiita.com/kenmatsu4/items/d282054ddedbd68fecb0

活性化関数（ステップ、シグモイド、ReLU、ソフトマックス、恒等関数）
https://qiita.com/namitop/items/d3d5091c7d0ab669195f

Autoencoder
https://deepage.net/deep_learning/2016/10/09/deeplearning_autoencoder.html

Gan
https://elix-tech.github.io/ja/2017/02/06/gan.html