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OpenCNN:从头开始使用C ++的开放式卷积神经网络框架
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我正在尝试移植到并添加更多文档。 它可能会破坏某些现有功能; 但是应该在三周之内保持稳定。 OpenCNN OpenCNN是从头开始使用C ++ 11实现的卷积神经网络框架。 目录 特征 容易明白实施简单,是学习CNN的良好资源 易于扩展定义明确的界面,用于添加新的图层类型 很少依赖仅取决于 , 和 经过全面测试 googletest的单元测试覆盖了每一层 实现autodiff (在前向模式下)以验证前向/向后传播的正确性 纯C ++ 如果您是C ++的忠实拥护者 在CPU上运行 无需GPU。 MNIST测试数据集在5000次迭代中的准确性为95.21%,批处理大小为16 支持的图层 卷积 批量归一化 ReLU 泄漏的ReLU 最大池 全连接 辍学 softmax 交叉熵损失(即负对数损失) 带有交叉熵损失的softmax L2损失 建造 在Linux(Ubuntu)上
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OpenCNN:从头开始使用C ++的开放式卷积神经网络框架 (135个子文件)
BUILD.bazel 830B
BUILD.bazel 453B
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BUILD.bazel 0B
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array.cc 5KB
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gflags.cmake 835B
glog.cmake 794B
protobuf.cmake 349B
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convolution_layer.cpp 6KB
test_jet.cpp 6KB
test_softmax_layer.cpp 6KB
test_network.cpp 6KB
test_array.cpp 6KB
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test_max_pooling_layer.cpp 5KB
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layer.cpp 5KB
array.cpp 5KB
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max_pooling_layer.cpp 4KB
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main.cpp 4KB
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readme.md 131B
readme.md 66B
gnuplot-notes.md 65B
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chsqi
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