基于BP神经网络的手写数字识别matlab应用

基于BP神经网络的手写数字识别matlab应用

随着人工智能技术的快速发展，机器学习已经成为了越来越多领域的研究方向。其中，人工神经网络（Artificial Neural Networks）是一种受到广泛关注的方法。BP神经网络算法是人工神经网络的一种，被广泛应用于模式识别、预测、分类等领域。本文将介绍如何使用BP神经网络实现手写数字识别，并提供相应的matlab源代码及GUI。

1. 数据集

手写数字数据集MNIST是一个经典的数据集，由60,000个训练样本和10,000个测试样本组成，每个样本都是28x28像素大小的灰度图像。该数据集被广泛应用于机器学习领域中的模式识别问题，其中数字识别是最常见的应用。

在matlab中，我们可以使用如下代码加载MNIST数据集：

load mnist_uint8;
train_x = double(train_x) / 255;