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LaNet-5学习资源记录

 

 1.卷积神经网络(包含lenet-5 的例子和简化实现,出略介绍)

http://blog.csdn.net/yeyang911/article/details/12103885

2 caffe源码分析--poolinger_layer.cpp

http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/38294169

3 caffe源码分析--SyncedMemory类代码研究 

http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/24379607

4 lenet-5 网络详解 (很详细)

http://www.rebaoxian.com/46780.html

5 偶然发现的一个数据挖掘的博客,有一些很有意思的东西,比如局部敏感哈希算法

http://www.cnblogs.com/fengfenggirl

6 神经网络caffe框架源码解析Blob类代码研究(其实这是一个搜索网站搜索的结果)

http://www.itnose.net/st/6030317.html

7 稀疏编码相关

http://www.haogongju.net/art/2603583

8 牛人博客

http://blog.csdn.net/ycheng_sjtu/article/details/38611789

 

CNN网络配置文件

    1)Imagenet_solver.prototxt   (包含全局参数的配置的文件)

    2)Imagenet.prototxt (包含训练网络的配置的文件)

    3)Imagenet_val.prototxt (包含测试网络的配置文件)

这里给出这几天在网上搜的一些资料:

  首先是LeNet5对应的手写字体识别的demo,可以参考其网页:LeNet-5, convolutional neural networks,以及该demo对应的paper:LeCun, Y., et al. (1998). "Gradient-based learning applied to document recognition.",这篇paper内容比较多,只需看其中的单个文字识别那部分。paper中关于LeNet5各层网络的详细内容可以参考网页:Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七).

  下面这个是用python写的一个简单版本的LeNet5,用Theano机器学习库实现的:Convolutional Neural Networks (LeNet),懂Python的同学可以看下,比较通俗易懂(不懂Python其实也能看懂个大概)。关于stacked CNN的matlab实现可以参考:https://sites.google.com/site/chumerin/projects/mycnn。里面有源码和界面。

  最后Hition在2012年ImageNet识别时用的算法paper:Imagenet classification with deep convolutional neural networks. 他还给出了对应的code,基于GPU,c++的:https://code.google.com/p/cuda-convnet/。

参考资料

     Deep learning:三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑)

     Deep learning:十六(deep networks)

     Deep learning:十七(Linear Decoders,Convolution和Pooling)

     Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七)

      Convolutional Neural Networks (LeNet)

     https://sites.google.com/site/chumerin/projects/mycnn.

     Gradient-based learning applied to document recognition.

   Imagenet classification with deep convolutional neural networks.

     Feature extraction using convolution

     Pooling

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