我用90年代的古董电脑训练CNN
网友：心疼电脑
杨净 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
在90年代的电脑上实现CNN是一种什么体验？
最近，一位日本小哥武田广正（音译）就在1990年的电脑PC-9801上实现了CNN来识别手写字符。
就像这样。
可能因为电脑性能的限制，整个识别过程要消耗一分多钟。
原来30年前CNN是这样实现的。
他还将整个过程分享到了推特上，得到了大量的关注。
不少网友惊叹之余，还表示，心疼这个电脑，学习AI一定很难……
如何实现？
虽然目前这项技术还没有开源，但早在93年就已经有人将CNN玩得很溜了。
这个人就是LeCun。
前不久，一段关于LeCun93年的视频火了。视频中展现的是，当时的文字识别系统已经用上了CNN。
他首先是电脑的系统中编写了一种网络数据结构的编译器，并生成了可编译的 C 语言代码，在源代码中以权重和网表（netlist）代表文字。
整套系统是在算力为20MFLOPS 的DSP版上运行。
当时，手写数字数据集 MNIST还没有问世，LeCun则用摄像拍摄来构建文字识别系统的。除此之外，还需要解决文字缩放、位置等问题。
只需在纸上写好任意数字，不管任意大小形状，或者带有一定的“艺术性”，只要用摄像头导入电脑，就可以识别。
而这位日本小哥则是在MNIST数据集上构建的，电脑上清晰展现了识别过程。
首先，读取MNIST的数字图像的信息。
随后，进行一波卷积、池化等操作。
最后经过SoftMax层，每个数字转换成概率或者权重，按照权重大小选出所得数字。
背后的作者
武田广正，来自岩手县立大学信息学研究院，喜欢操作系统以及研究复古电脑，曾撰写《Raspberry Pi GPGPU入门》
因为这个项目，他在enPiT的PBL活动中获得了优秀奖。
他表示，会将这一教程编写进《令和的PC-98编程》一起发行，源代码将在GitHub上提供。
参考链接：
https://twitter.com/T_taisyou/status/1357655009618399232
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