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卷积神经网络(CNN)模式识别，使用VS代码进行。

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简介：
该项目提供了一个基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行手写体识别的VS代码，支持Linux版本以及VS2012版本。tiny-cnn是一个采用C++11标准的卷积神经网络的实现。设计理念在于快速运行，在仅使用CPU的情况下，在13分钟内实现了MNIST数据集上的98.8%的准确率（@Core i7-3520M）。该项目采用头文件仅有的策略，并采用基于策略的设计。 支持的网络类型包括： ### 层类型 * 全连接层 * 卷积层 * 平均池化层 ### 激活函数 * 双曲正切 (tanh) * Sigmoid 函数 * 修正线性单元 (ReLU) * 恒等函数 ### 损失函数 * 交叉熵损失函数 * 均方误差损失函数 ### 优化算法 * 随机梯度下降法 (带有/不带L2正则化) * 随机梯度下降 Levenberg-Marquardt 法 依赖项： * Boost C++ 库 * Intel TBB (Thread Building Blocks) 示例代码： ```cpp #include tiny_cnn.h using namespace tiny_cnn; // 定义网络类型，使用均方误差损失函数和梯度下降算法优化器。 typedef network CNN; // 创建一个使用tanh激活函数的卷积神经网络。输入图像尺寸为32x32，卷积窗口大小为5x5，特征图数量为1-6。 convolutional_layer C1(32, 32, 5, 1, 6); // 创建一个使用tanh激活函数的平均池化层。输入图像尺寸为28x28，特征图数量为6，步长为2。 average_pooling_layer S2(28, 28, 6, 2); // 创建全连接层。输入维度为14\*14\*6，输出维度为120。 使用Sigmoid激活函数. fully_connected_layer F3(14 * 14 * 6, 120); // 创建全连接层. 输入维度为120，输出维度为10. 使用恒等激活函数. fully_connected_layer F4(120, 10); // 构建整个网络结构：C1 -> S2 -> F3 -> F4. 验证输入和输出维度是否正确。 mynet 是网络实例. 将各个层添加到网络中. 断言输入和输出维度符合预期. CNN mynet; //声明网络对象myntet；创建并初始化网络对象mynet；将各个层添加到网络中断言输入和输出维度是否正确assert(mynet.in_dim() == 32*32);assert(mynet.out_dim() == 10); // 断言输入和输出维度是否正确。 更多示例请参考 main.cpp 构建示例程序: ### 使用GCC (4.6~)编译: 不使用TBB ./waf configure --BOOST_ROOT=your-boost-root ./waf build 使用TBB ./waf configure --TBB --TBB_ROOT=your-tbb-root --BOOST_ROOT=your-boost-root ./waf build 使用TBB和SSE/AVX ./waf configure --AVX --TBB --TBB_ROOT=your-tbb-root --BOOST_ROOT=your-boost-root ./waf build 或者编辑 include/config.h 以自定义默认行为。 ### 使用VC (2012~) 打开 vc/tiny\_cnn.sln 并以发布模式构建。

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