《利用Lenet卷积神经网络实现手写数字识别的matlab代码》

《利用Lenet卷积神经网络实现手写数字识别的matlab代码》

手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要问题，它可以应用于自动识别银行支票、信用卡等。本文将介绍如何利用Lenet卷积神经网络实现手写数字识别，并提供相应的matlab代码。

首先，我们需要准备手写数字数据集。本文使用MNIST数据集，这是一个由70000张28×28的灰度图像组成的数据集。其中，60000张图像用于训练，10000张图像用于测试。MNIST数据集可从网上下载。

接下来，我们需要实现Lenet卷积神经网络。Lenet网络是由Yann LeCun等人提出的，它是一个基于卷积层与子采样层构成的深度卷积神经网络。其结构如下：

输入层 -> 卷积层1 -> 子采样层1 -> 卷积层2 -> 子采样层2 -> 全连接层1 -> 全连接层2 -> 输出层

在matlab中，我们可以使用CNN工具箱来实现Lenet网络。以下是完整的代码：

%% 准备数据集
[XTrain, YTrain] = digitTrain4DArrayData;