LaNet-5學習資源記錄

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 1.卷積神經網路（包含lenet-5 的例子和簡化實現，出略介紹）

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

2 caffe源碼分析--poolinger_layer.cpp

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

3 caffe源碼分析--SyncedMemory類代碼研究 

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

4 lenet-5 網路詳解 （很詳細）

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

5 偶然發現的一個資料採礦的部落格，有一些很有意思的東西，比如局部敏感雜湊演算法

http://www.cnblogs.com/fengfenggirl

6 神經網路caffe架構源碼解析Blob類代碼研究（其實這是一個搜尋網站搜尋的結果）

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

7 稀疏編碼相關

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

8 牛人部落格

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

 

CNN網路設定檔

    1）Imagenet_solver.prototxt   （包含全域參數的配置的檔案）

    2）Imagenet.prototxt （包含訓練網路的配置的檔案）

    3）Imagenet_val.prototxt （包含測試網路的設定檔）

這裡給出這幾天在網上搜的一些資料：

　　首先是LeNet5對應的手寫字型識別的demo，可以參考其網頁：LeNet-5, convolutional neural networks，以及該demo對應的paper：LeCun, Y., et al. (1998). "Gradient-based learning applied to document recognition."，這篇paper內容比較多，只需看其中的單個文字識別那部分。paper中關於LeNet5各層網路的詳細內容可以參考網頁：Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（七）.

　　下面這個是用python寫的一個簡單版本的LeNet5，用Theano機器學習庫實現的：Convolutional Neural Networks (LeNet)，懂Python的同學可以看下，比較通俗易懂（不懂Python其實也能看懂個大概）。關於stacked CNN的matlab實現可以參考：https://sites.google.com/site/chumerin/projects/mycnn。裡面有源碼和介面。

　　最後Hition在2012年ImageNet識別時用的演算法paper：Imagenet classification with deep convolutional neural networks. 他還給出了對應的code，基於GPU，c++的：https://code.google.com/p/cuda-convnet/。

參考資料

     Deep learning：三十六(關於構建深度卷積SAE網路的一點困惑)

     Deep learning：十六(deep networks)

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

     Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（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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