convnet源代码解析(一)：基础准备

Jeremy Lin

ConvNet是一个基于GPU实现的卷积神经网络开源码（C++11）。是由多伦多大学的Geoffrey Hinton深度学习团队编写的，它的最初版本号是Hinton的学生Alex Krizhevsky编写的cuda-convnet（其项目地址在google
code上面），近期cuda-convnet也从1.0版本号更新到2.0版本号（地址）。

这份开源码的官方地址是：http://deeplearning.cs.toronto.edu/codes

在CNN的开源码中最出名的主要有两个，一个是Berkeley Caffe，还有一个是Toronto Convnet。

Berkeley的Caffe我眼下还没有研究过它的代码，也还没详细使用过。不好评论。至于Toronto 的Convnet，我前两周花了不少时间看了cuda-convnet的源码，总的来说。看得确实痛苦，个人感觉上代码的组织结构有点儿复杂，要想全然吃透是非常须要花点力气的。近期Toronto公布了一个重构的ConvNet1.0源码。我粗略看了下，发现这份代码相比于cuda-convnet清晰非常多。所以打算在接下来一段时间内，好好整理一些关于ConvNet1.0的代码阅读笔记。

以下是ConvNet1.0的一个结果：

本文地址:http://blog.csdn.net/linj_m/article/details/38072145
其他版本号的CNN开源码：地址

CNN学习资源：
paper：
[1] Y.LeCun.Gradient-based learning applied to document recognition.1998.
[2] Jake Bouvrie.Notes on Convolutional Neural Networks.2006.
[3] Alex Krizhevsky.ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks.
slides：
[4] CVPR 2012 Tutorial on Deep Learning.Neural Nets for Vision.
[5] Abin Roozgard.Convolutional neural networks.
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