本文介绍了如何使用Matlab和MNIST数据集构建一个手写字识别神经网络模型。通过创建一个具有隐藏层的全连接网络，训练模型并进行预测，实现手写数字的分类。
手写字识别神经网络源码（Matlab）
首先，我们将介绍如何使用神经网络来进行手写字识别。手写字识别是一个常见的机器学习问题，它涉及将手写数字图像分类为相应的数字类别。在本文中，我们将使用Matlab来实现一个简单的手写字识别神经网络模型。
首先，我们需要准备一个手写数字数据集。在这个例子中，我们将使用MNIST数据集，它是一个广泛使用的手写数字数据集，其中包含大量的手写数字图像。你可以从MNIST官方网站下载这个数据集并导入到Matlab中。
接下来，我们将使用Matlab的神经网络工具箱来构建神经网络模型。下面是一个简单的示例代码，展示了如何构建一个具有一个隐藏层的全连接神经网络模型：
% 构建神经网络模型
net = patternnet(10); % 10表示输出层的节点数，
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