nnet3/nnet-common.h
定义了Index，(n, t, x)三元组，表示第n个batch中第t帧。
并声明了关于Index或Cindex的一些读写操作。
nnet3/nnet-nnet.h
声明了NetworkNode（主要包含其类型以及索引信息）
声明了Nnet（nnet3网络类）
private:
//网络中的组件名列表
std::vector<std::string> component_names_;
//网络中实际的组件指针列表，同一组件可能出现多次
std::vector<Component*> components_;
//网络中结点名列表，即：inputs、components以及outputs
//同一组件名会出现两次：foo-input和foo
//因为foo-input有其自己的NetworkNode索引
std::vector<std::string> node_names_;
//网络中实际的结点指针列表
std::vector<NetworkNode> nodes_;
以及关于以上数据成员的实用函数。
nnet3/nnet-component-itf.h
Component的itf（interface，接口）
class Component
主要包含以下函数：
Propagate //正向传播
Backprop //反向传播
StoreStats //储存平均激活值、非线性函数微分平均值
ZeroStats //stats清零
GetInputIndexes //只适用于非简单组件
IsComputable //只适用于非简单组件
ReorderIndexes //只适用于非简单组件
以及实用函数
class RandomComponent: public Component
随机数生成的组件
class UpdatableComponent: public Component
参数扰动率
学习率
学习率因子
实际学习率（实际学习率=学习率*学习率因子）
冻结自然梯度更新
每个minibatch最大参数变换率（NnetTrainer以L2正则化的形式使用）
标准L2正则化参数
的设定、修改、查询
class NonlinearComponent: public Component
由于该类不修改特征维数，因子该类是sigmoid、softmax、ReLU的基类
该类
储存激活平均值
储存训练中的微分
负责模型初始化
负责IO
nnet3/nnet-simple-component.h
class PnormComponent: public Component
p-norm的公式：
对维数为intput_dim的输入进行降维，输出维数为output_dim
其Propagate与Backprop函数十分简单，具体关于p-norm单元的实现位于
kaldi::CuMatrixBase::GroupPnorm
Kaldi::CuMatrixBase::DiffGroupPnorm
class DropoutComponent : public RandomComponent
DropoutComponent组件对输入以dropout比例随机置零，而梯度只在非零的输入处进行反向传播。通常只在训练期间使用此组件，但不在测试时间使用
Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting"
Propogate()
//初始化一个元素取值范围为[0,1]的向量y
const_cast<CuRand<BaseFloat>&>(random_generator_).RandUniform(out);
out->Add(-dropout);
out->ApplyHeaviside();
out->MulElements(in);
通过设置dropout_per_frame_，可以以帧的元素为单位dropout：
[[0,1,1,1],[1,0,1,1],[1,1,0,1],[1,1,1,0],[1,1,1,0]]
或帧为单位进行随机丢弃：
[[1,1,1,1],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[1,1,1,1],[0,0,0,0]]
class ElementwiseProductComponent: public Component
点乘组件，用于降维
对于10维输入向量
(0.7,0.5,1.0,0.2,0.9,0.0,0.3,0.1,0.6,0.8)
假设输出维数为5，则10/5=2，两两相乘：
(0.7*0.5,1.0*0.2,0.9*0.0,0.3*0.1,0.6*0.8)
结果为
(0.35,0.20,0.0,0.03,0.48)
class SigmoidComponent: public NonlinearComponent
class TanhComponent: public NonlinearComponent
class RectifiedLinearComponent: public NonlinearComponent
class AffineComponent: public UpdatableComponent
class BlockAffineComponent : public UpdatableComponent
class RepeatedAffineComponent: public UpdatableComponent
class NaturalGradientRepeatedAffineComponent: public RepeatedAffineComponent
class SoftmaxComponent: public NonlinearComponent
Softmax损失函数（归一化指数函数）：
其中o是输出向量
Backprop()
对于softmax函数的微分，令：
该函数的雅可比矩阵为：
令输出向量微分为e，输入向量微分为d，有：
nnet3/nnet-computation.h
负责实际的计算。
声明了ComputationRequest、CommandType、NnetComputation等类。
struct ComputationRequest
//计算需要的输入
std::vector<IoSpecification> inputs;
//计算预期的输出
std::vector<IoSpecification> outputs;
以及关于以上数据成员的实用函数
enum CommandType
神经网络计算类型，如：
kPropagate
kBackprop
kAllocMatrix
struct NnetComputation
编译后的神经网络具体计算特定步骤
给定Nnet与ComputationRequest后
就可编译得到该结构体
数据成员包括：
（子）矩阵信息及其索引（使用索引而不存储实际的矩阵）
矩阵
计算类型（CommandType）
计算所依赖的输入输出Index
nnet3/nnet-analyze.h
检测计算是否能有效进行。
主要的类：
class ComputationAnalysis
private:
const NnetComputation &computation_;
const Analyzer &analyzer_;
ComputationVariables variables;
std::vector<CommandAttributes> command_attributes;
std::vector<std::vector<Access> > variable_accesses;
std::vector<MatrixAccesses> matrix_accesses;
成员函数：
访问索引s的第一个非初始化指令
访问索引s的第一个指令
访问索引s的最后一个指令
访问索引s的最后一个写指令
访问索引s的无效指令
访问矩阵索引m的第一个非初始化指令
访问矩阵索引m的最后一个指令
class ComputationChecker
与ComputationAnalysis类似
主要检测：
维数一致性检测
未定义变量读取检测
读写冲突检测（是否是写完再读）
矩阵访问有效性检测
矩阵压缩检测
nnet3/nnet-example.h
struct NnetIo
std::vector<Index> indexes;
GeneralMatrix features;
特征（以及后验）的读写
struct NnetExample
//minibatch结构体
std::vector<NnetIo> io;
及其实用函数
以及一些关于NnetExample的比较、哈希等函数