Eine einfache Convolutional neural network code

Ich bin daran interessiert, convolutional neural networks (CNNs) als ein Beispiel der sehr umfangreichen Anwendung, die geeignet ist für die Beschleunigung mit REKONFIGURIERBARER hardware (also sprich FPGA)

Damit zu tun, dass ich untersuchen muss, eine einfache CNN-code, den ich verwenden können, um zu verstehen, wie Sie umgesetzt werden, wie werden die Berechnungen in den einzelnen Ebenen statt, wie die Ausgabe jeder Schicht zugeführt und an den Eingang der nächsten. Ich kenne mich mit dem theoretischen Teil (http://cs231n.github.io/convolutional-networks/)

Aber, ich bin nicht daran interessiert, die Ausbildung der CNN, ich will eine komplette, autarke CNN-code, der die vor-geschult sind und allen gewichten und biases Werte bekannt sind.

Ich weiß, dass es viele CNN-Bibliotheken, d.h. Caffe, aber das problem ist, dass es keine triviale Beispiel-code selbst enthalten ist. sogar für die einfachste Caffe Beispiel "cpp_classification" viele Bibliotheken sind aufgerufen, die Architektur des CNN wird ausgedrückt .prototxt Datei, andere Typen von Eingaben wie .caffemodel und .binaryproto beteiligt sind. openCV2 Bibliotheken aufgerufen wird, zu. es gibt Schichten und Ebenen der Abstraktion und verschiedene Bibliotheken arbeiten zusammen und produzieren die Klassifikation Ergebnis.

Ich weiß, dass diese Abstraktionen sind notwendig, um zu generieren, eine "brauchbare" CNN Umsetzung, aber für ein hardware-Mensch, braucht einen bare-bone-code zu studieren, das ist zu viel "un- " Verwandte arbeiten".

Meine Frage ist: Kann jemand mich führen, in einem einfachen und in sich geschlossenen CNN-Implementierung, die kann ich anfangen?