我用90年代的古董电脑训练CNN

90年代在电脑上实现CNN是一种怎样的体验。

最近一个日本兄弟武田宏实现了CNN在1990年的PC—9801上识别手写字符。

就像这样。

因为电脑性能的限制，整个识别过程需要一分多钟。

原来30年前，CNN就做到了这一点。

他还在推特上分享了整个过程，获得了很多关注。

不少网友惊叹不已，表示如果心疼这台电脑，学AI一定很难...

如何实现。

虽然这个技术还没有开源，但是早在1993年就有人把CNN玩的很好了。

这个人就是乐村。

不久前，一个关于1993年LeCun93的视频火了视频显示，当时的字符识别系统已经使用了CNN

首先，他在计算机系统中编写了网络数据结构的编译器，生成了可编译的C语言代码在源代码中，权重和网表代表单词

整个系统运行在运算能力为20MFLOPS的DSP版本上。

当时，手写数字数据集MNIST尚未问世，而LeCun则使用摄像头拍摄来构建字符识别系统此外，还需要解决文本缩放和位置等问题

随便在纸上写个数字，不管什么大小形状，或者带有一定的艺术性，用摄像头导入电脑就能识别。

日本兄弟建立在MNIST数据集上，识别过程清晰地显示在计算机上。

首先，阅读MNIST的数字图像的信息。

然后进行一波卷积，池化等操作。

最后通过SoftMax层，将每个数字转换成概率或权重，根据权重选择得到的数字。

来自岩手县大学信息学研究所的吴光正喜欢操作系统和研究复古电脑他曾经写过《树莓Pi GPGPU导论》

因为这个项目，他在enPiT的PBL活动中获得了优秀奖。

他说，这个教程会被编译成《凌的PC—98编程》进行分发，源代码会在GitHub上提供。

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