本文介绍了如何利用BP神经网络进行手写数字识别，详细阐述了训练过程并提供了MATLAB源码。通过构建神经网络模型，训练数据集和测试数据集，实现了非线性映射的学习。此外，还展示了结合MATLAB GUI来直观呈现识别效果。
基于BP神经网络的手写数字识别（含MATLAB源码和GUI）
手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要问题，它的应用涵盖了许多领域，如自动邮件排序、数字化文档处理以及手写数字输入等。本文将介绍如何使用BP神经网络来实现手写数字识别，并提供MATLAB源码和GUI界面。
BP神经网络是一种常用的前向人工神经网络，它通过反向传播算法进行训练，能够学习到输入-输出之间的非线性映射关系。在手写数字识别中，我们的目标是根据输入的手写数字图像，预测出对应的数字。
首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集包含许多手写数字图像及其对应的标签，用于训练BP神经网络。测试数据集用于评估模型的性能。
接下来，我们将使用MATLAB编写BP神经网络的源码。以下是一个简单的实例：
% 设置神经网络参数
inputSize = 784; % 输入层大小，手写数字图像大小为28x28像素，展开后为784维向量
hiddenSize 
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