Чем отличаются нейронные сети?
Перцептрон позволяет подобрать примерно такую функцию, которая позволит классифицировать данные или предсказывать то, какими будут неизвестные признаки у данных, обучившись на данных, для которых искомые признаки уже известны.
Сверточный слой в нейронной сети - просто слой, который позволяет уменьшить размерность карты признаков (признаки называтся features в англоязычной литературе и лекциях). Свертки не являются противоположностью глубоких нейронных сетей, глубокие нейронные сети - это просто нейронные сети с большим, по сравнению с перцептроном, количеством слоев, только и всего. Для классификации изображений используют в основном несколько основных типов слоев: сверточный (convolutional), max pooling, ReLU (Linear Rectifier Unit), и в качестве нескольких последних слоев, для проведения самой классификации, используют полносвязные слои, как в перцептроне, а количество выходов = количеству классов для классификации.А глубокое обучение само определяет, сколько слоев делать, какие будут идентификаторы. Т.е. само определяет, как находить дорожный знак и конкретизировать его.
Нет, количество слоев, их размер, размер входа НС нельзя определить автоматически. Эти параметры называются гиперпараметрами. Существуют методики их подбора, но в основном полагаются на опыт и интуицию.
Для работы с сетями существует несколько основных фреймворков, а это Caffe (пожалуй, самый распространенный), Torch, Theano, TensorFlow. И еще есть CNTK, он подкупает тем, что может работать на 4 gpu одновременно на одной машине. Но большинство из них работают с питоном, среди data scientist'ов для управления нейросетями больше распространены скриптовые языки, или матлаб.
В качестве совета, как изучать эту непростую тему скажу следующее: не нужно тянуться к коду и практике, пока не будет достаточно четкого понимания в теории, как все работает. Каждое видео, каждую статью нужно разбирать до слова, чтобы разжевать все, что не понятно. Что-то не ясно, гуглим, читаем, осознаем, возвращаемся к статье. Рекомендую начать с видео лекций на ютубе, там проще понять принципы работы слоев, не загружая себя математикой, так как от математики толку не будет, пока не понятны основы.
Вот несколько ссылок:
scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv - отличная интерактивная демонстрация работы сверточной сети для распознавания цифр, обученная на наборе MNIST
https://www.youtube.com/watch?v=2aF_yhVtlH0 - вот это отличный ролик для начала
https://www.youtube.com/watch?v=VhmE_UXDOGs
https://youtu.be/CLSy5WlaWKc - немного скучно, но позновательно
https://www.youtube.com/watch?v=ByjaPdWXKJ4&index=... - суперинтересно и познавательно, но после осознания основ
Вот хорошая подборка по нейросетям (текст, формулы, принципы): тут
Видео-лекции: тут
Если кратко: глубинное обучение - многоуровневый (включая рекурсивный) перцептрон с пороговыми обратными связями, которые могут работать в различных режимах: как обычные связи (сети с обратным распространением) или как управляющие пороговые блокираторы (при заданном весе нейрона - блокируется обратное распространение).
Фактически, это аналог электро-схемы с каскадами транзисторов и  тиристорами.