本文介绍了如何使用MATLAB的Deep Learning Toolbox构建卷积神经网络（CNN）模型来实现验证码识别。通过生成验证码数据，定义包含卷积层、池化层和全连接层的CNN结构，然后进行训练和测试，最终计算模型的准确率。
使用卷积神经网络实现验证码识别——MATLAB代码实现
随着互联网的发展，验证码的使用越来越广泛。为了保证网站的安全性，网站会使用各种各样的验证码来防止机器人攻击。然而，这些验证码对于人来说并不难识别，但却对计算机来说是一个挑战。
在本文中，我们将使用卷积神经网络（CNN）来实现验证码的识别。CNN是一个非常成功的深度学习模型，已经被广泛应用于图像识别等领域。
首先，我们需要准备一些验证码的数据。我们可以使用MATLAB自带的验证码生成函数来生成一些简单的验证码。具体代码如下：
for i=1:1000
str = captcha(4
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