我有兴趣在我的 C++ 程序中实现卷积神经网络，我正在跟踪标记的昆虫（我也在使用 OpenCV）。我看到人们经常提到 Caffe、Torch 和 Theano，但我还没有听到 SHOGUN Toolbox 中讨论过 CNN。这个 CNN 是否运行良好，如果您使用 C++ 工作，有人会推荐它吗？我已经通过 Python 中的 scikit-neuralnetwork 使用 Theano 来测试一些图像，并且效果非常好，但不幸的是，Theano 仅适用于 Python。
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Shogun 还具有对 NN 代码中使用的一些操作的 GPU 支持。这是正在进行的工作。此时，其他库可能会更快。我们主要在其中构建这些网络，以便能够轻松地将它们与工具箱中的其他算法进行比较。
然而，优点是您可以从大量语言中使用它（而在内部，执行 C++ 代码）——如果您不想使用 python，这很有用。
以下是一些 IPython 笔记本，您可以用作比较的基础：
我们感谢分享任何经验。Shogun 一直在不断发展，尤其是 NN 吸引了很多人参与其中，所以期待事情会发生变化。如果您有兴趣帮助玩 GPU 的 Shogun，请告诉我们。
于 2015-12-13T23:07:24.527 回答
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区别在于速度。cnn 的计算成本很高，因此 GPU 实现至少比 CPU 快 10 倍。caffe 和 theano 提供了调用 CPU 或 GPU 的无缝集成，如果没有太多 GPU 编程经验，您可能不容易实现。
可能存在其他因素，包括多人游戏的统一界面、随机梯度下降等，但我认为速度问题是所有这些因素中最关键的。
于 2015-08-22T23:00:39.263 回答