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

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