diff --git a/docs/example_mnist_simple_cn.md b/docs/example_mnist_simple_cn.md
index 0e818db..25e646e 100644
--- a/docs/example_mnist_simple_cn.md
+++ b/docs/example_mnist_simple_cn.md
@@ -7,6 +7,16 @@
 
 MNIST 经常被用来做为分类任务的入门数据库使用。在这个简单的例子里面，我们也用它来试试数据归类。 
 
+这个例子建造了一个卷积网络。这个网络主要包括卷积层（Convolution layer）和全连接层 (Densely-connected，或者也叫 Fully-connected layer). 
+
+![Architecture of a CNN.](figures/Typical_cnn.png)
+
+[Image source](https://www.mathworks.com/videos/introduction-to-deep-learning-what-are-convolutional-neural-networks--1489512765771.html)
+
+卷积网络大概是上图所示（这里用的层数不同），每一层通过一定大小的卷积核从上一层提取一定的特征。
+这些特征最后通过全连接层选择后，会选择性激活某个类型的标签。标签对应的数值越大，可能性越大。
+
+
 ## 1. 下载并启用NNoM
 
 在 RT-Thread 的包管理中
diff --git a/docs/figures/Typical_cnn.png b/docs/figures/Typical_cnn.png
new file mode 100644
index 0000000..28cdd98
Binary files /dev/null and b/docs/figures/Typical_cnn.png differ