基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别(MNIST数据库) - 使用Matlab实现

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本文介绍了利用卷积神经网络(CNN)在Matlab中实现手写数字识别的过程,主要涉及MNIST数据库的导入、数据预处理、CNN模型构建、训练、评估和预测。通过实验,成功完成了手写数字识别系统。

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基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别(MNIST数据库) - 使用Matlab实现

手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要任务,它的应用范围广泛,包括自动邮件分拣、银行支票处理、数字化文档识别等。本文将介绍如何使用卷积神经网络(CNN)来实现手写数字识别,并提供相应的Matlab源代码。

MNIST数据库是一个常用的手写数字数据集,它包含了大量的手写数字图像及其对应的标签。我们将使用这个数据库来训练和测试我们的CNN模型。

首先,我们需要导入MNIST数据库,并对数据进行预处理。以下是导入MNIST数据集的Matlab代码:

% 导入MNIST数据集
[XTrain, YTrain, XTest, YTest] = digitTrain4DArrayData;

% 将像素值归一化到0到1之间
XTrain 
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