docs(REAMDE): 添加中英文README

Author: zjZSTU

README.md

@@ -1,9 +1,36 @@
 
 ![](./logo.png)
 
-# 基于numpy的深度学习库
+#  Numpy-based deep learning library 
 
-工程结构：
+[中文版本（Chinese version）]()
+
+Convolutional neural network based on numpy, modular design guarantees easy implementation of the model, which is suitable for the introduction of junior researchers in deep learning.
+
+*A PyTorch example is also included.*
+
+## Features
+
+Realized Network Model（Located on the pynet/models）：
+
+* 2-Layer Neural Network
+* 3-Layer Neural Network
+* LeNet-5
+* AlexNet
+* NIN
+
+Realized Network Layer（Located on the pynet/nn）：
+
+* Convolution Layer (Conv2d)
+* Fully-Connection Layer (FC)
+* Max-Pooling layer (MaxPool)
+* ReLU Layer (ReLU)
+* Random Dropout Layer (Dropout/Dropout2d)
+* Softmax
+* Cross Entropy Loss
+* Gloabl Average Pool (GAP)
+
+## Catalog
 
 ```
 .
@@ -28,30 +55,4 @@
 │   ├── examples                      
 │   ├── models                        # 模型定义
 │   └── vision                        # 数据操作
-└── README.md
-
-10 directories, 12 files
-```
-
-当前实现内容：
-
-1. 神经网络
-2. 卷积神经网络
-3. 动量加速和`Nesterov`加速
-4. 随机失活
-
-实现网络：
-
-1. 2层神经网络
-2. 3层神经网络
-3. LeNet-5
-4. AlexNet
-5. NIN
-
-数据集操作：
-
-1. `mnist`
-2. `cifar-10`
-3. `orl`
-4. `iris`
-5. `xor`
+```

README.zh-CN.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+
+![](./logo.png)
+
+# 基于numpy的深度学习库
+
+基于`numpy`实现的卷积神经网络，模块化设计保证模型的轻松实现，适用于深度学习初级研究人员的入门
+
+*同时附带了PyTorch示例*
+
+## 功能特性
+
+已实现网络模型（位于`pynet/models`）：
+
+* 2层神经网络
+* 3层神经网络
+* LeNet-5
+* AlexNet
+* NIN
+
+已实现网络层（位于`pynet/nn`）：
+
+* 卷积层
+* 全连接层
+* 最大池化层
+* ReLU
+* 随机失活
+* Softmax
+* 交叉熵损失
+* 全局平均池化层
+
+## 工程结构
+
+```
+.
+├── examples                          # pynet使用示例
+│   ├── 2_nn_xor.py
+│   ├── 3_nn_cifar10.py
+│   ├── 3_nn_iris.py
+│   ├── 3_nn_orl.py
+│   ├── lenet5_mnist.py
+│   ├── nin_cifar10.py
+│   └── nin_cifar10_pytorch.py
+├── plt                               # 绘图相关（待调整）
+│   ├── anneal_plt.py
+│   ├── lenet5_plt.py
+│   └── plt.py
+├── pynet                             # PyNet库
+│   ├── __init__.py
+│   ├── models                        # 模型定义
+│   ├── nn                            # 层定义
+│   └── vision                        # 数据操作
+├── pytorch                           # PyTorch使用示例
+│   ├── examples                      
+│   ├── models                        # 模型定义
+│   └── vision                        # 数据操作
+```