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