C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（1）——开篇

　　在之前完成了《C++开发人脸性别识别教程》系列博客的编写之后，我开始将工作重点转移到与我的研究生课题关联更为密切的深度学习上来。深度学习编程有几个经典的框架，首屈一指的当属Caffe，然后还有Matlab环境下的MatConvNet工具箱。有关这两个深度学习框架的资料网络上有很多，这里不再过多介绍。而我这里选择用github上的另外一个简洁的纯C++深度学习框架——Tiny_cnn。

　　首先将tiny_cnn的网址提供给大家：https://github.com/nyanp/tiny-cnn，在接下来的时间中我将逐步学习剖析期代码结构，并在博客上同步更新，一方面能够继续加深自己对深度学习的理解，提出更好的卷积神经网络改进算法，另一方面也借此机会提高一下自己的C++编程水平，因为在这个工程中涉及了C++11中很多高深的知识，如模板、Lamda表达式、纯虚函数，多继承等等，对自己来说既是一个挑战，也是一个超越自我的机会，OK，以此文代表我研究tiny_cnn的开始，专栏地址如下：C++实现卷积神经网络

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