[lint] cuDNN conv declaration

Merge pull request #1046 from shelhamer/cudnn

cuDNN acceleration

Merge pull request #1049 from niuzhiheng/dev

Fixed CMake script of FindOpenBLAS.

Fixed CMake script of FindOpenBLAS.

Merge pull request #1045 from akosiorek/origin/dev

Fixed CMake building test objects multiple times

Merge pull request #1048 from jyegerlehner/conv_layer-init-weight

Conv layer: fix crash by setting weight pointer

Fix more lint.

Repair crash in conv_layer due to weight pointer being NULL.

[docs] include cuDNN in installation and performance reference

report cuDNN error string

CUDNN_CHECK

strategize cuDNN softmax

strategize cuDNN activations: ReLU, Sigmoid, TanH

strategize cuDNN pooling

strategize cuDNN convolution

call __signbit for CUDA >= 6.5 implementation

add cuDNN to build

added common.cpp explicitly to tests

cpp and cu files processed separately in test build

enabled object file reusing in test builds

fix transform_param in mnist_autoencoder.prototxt

[docs] tutorial/layers: fix inner product sample

[docs] tutorial/layers: describe some more data layers

[docs] tutorial/layers: clean up sample markdown

[docs] tutorial/layers: brief descriptions of some loss layers

[docs] in tutorial/layers, Options -> Parameters

It sounds funny to have optional options, and "parameters" is more in
line with the internal usage.

[docs] split layer params in required/optional

Also, make the parameter name come first. This makes it much easier to
find/scan parameters.

[docs] add LRN layer to tutorial/layers

[docs] fix pooling markdown and add some comments in tutorial

[doc] minor edits to convolution layer in tutorial

[docs] fixup the MathJax notation in tutorial/layers

Merge pull request #1022 from shelhamer/engine

Add engine switch to pick computational backend

revert separate strategies: engines will extend the caffe standards

revert engine switch for build to always include caffe engine

default engine to Caffe in case config is missing

default engine to Caffe according to compile flag

grooming: drop pointless overrides, stub layer comments

strategize softmax

strategize relu, sigmoid, tanh

strategize pooling

Scaffold engine switching for pooling.

The Caffe pooling is instantiated without regard for engine in:
- LRNLayer
- PoolingLayer tests
- StochasticPoolingLayer tests
- MaxPoolingDropout tests

strategize Caffe convolution

ifdef engine default

add engine parameter for multiple computational strategies

add `engine` switch to layers for selecting a computational backend when
there is a choice. Currently the standard Caffe implementation is the
only backend.

groom proto: sort layer type parameters, put loss_weight after basics

shift CUDA code out of common

Added initial Hinge Loss

more layers

conv and pooling

neuron layers doc

update net

fix leaky relu

more blob details

relu,sigmoid,tanh

[docs] fix br code

[docs] link tutorial

[docs] add titles

Merge pull request #1036 from longjon/test-initialization-param

Add test_initialization option to allow skipping initial test

Merge pull request #1039 from sergeyk/dev

[example] HDF5 classification

Merge pull request #1040 from qipeng/solver-test-fix

fix gradient-solver test by reducing iterations to relax precision

Gradient-based solver test fix

added a two-layer network that gets higher accuracy

[docs] fix formatting and other errors in loss & solver

[fix] stop cloc complaint about cu type

fix fine-tuning example: paths, test acc., and total fine-tuning time

HDF5 classification example

Merge pull request #917 from sergeyk/model_zoo

Define standard format for Caffe models to open the "model zoo"

[example] update ImageNet timing for K40

fix model download advice and prototxt name for fine-tuning

Merge pull request #624 from jeffdonahue/squash-layer

SILENCE layer -- takes 1 or more inputs and produces no output (kudos to @longjon for fixup)

add SILENCE layer -- takes one or more inputs and produces no output

This is useful for suppressing undesired outputs.

add test_initialization option to allow skipping initial test

script to upload/update model info as gist

flickr style fine-tuning model (separated from example read me)

minor fixes to docs

removed mention of getting_pretrained_models page and old paths

updating feature extraction example

Renaming CaffeNet model prototxts and unignoring models/*

removing unneeded scripts from imagenet example

proofread model zoo

snapshot model with caffemodel extension

[models] adding zoo readme; caffenet, alexnet, and rcnn models in zoo format

Merge pull request #1034 from sergeyk/dev

[docs] default setting for layout

[docs] default setting for layout

Merge pull request #1033 from qipeng/dev

[example] convert mnist name fix (crashes xcode compiler)

[example] convert mnist name fix (crashes xcode compiler)

[example] drop stale mentions of glog env var

Merge pull request #1031 from CellScope/mnist-tutorial-update

fix MNIST tutorial details

Inline latest lenet_solver.prototxt

Correct reference to lenet_train_test.prototxt

Not lenet.prototxt

Point to local file, not github file

This makes the readme file more consistent

Update paths

Merge pull request #955 from kloudkl/data-layers

Further simplify the data layers and extend the MemoryDataLayer.

- design BaseDataLayer and BasePrefectingDataLayer for simplification
- refactor DataLayer, ImageDataLayer, and WindowDataLayer
- pull up `transform_param` into layer message for de-duplication
- add transformation to MemoryDataLayer

[example] upgrade fine-tuning example to new transformation param

Merge pull request #973 from shelhamer/tutorial-docs

Document Caffe by a tour of key subjects + doxygen dev documentation

[docs] configure doxygen + docs script for docs/doxygen site output

update doxygen config to stop warnings

[docs] suggest the CVPR14 deep learning tutorial for nice contrast

[docs] draft data

wrap up solver.md -- add update info for all solvers with citations;
rules of thumb for SGD

net.hpp: Doxygen-format docs