本文介绍了卷积神经网络（CNN）在图像识别，尤其是手写数字集识别中的应用，对比了CNN与其他算法如BP神经网络、SVM、Adaboost在识别效果上的差异。同时，文章还深入浅出地解释了CNN的工作原理，并探讨了基于深度CNN的人脸识别技术，阐述了如何将复杂图像信息转化为计算机可理解的数字，从而实现模式识别。
如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集
用卷积神经网络CNN识别手写数字集的方法CNN卷积神经网络是一种深度模型。它其实老早就已经可以成功训练并且应用了（最近可能deeplearning太火了，CNNs也往这里面靠。
虽然CNNs也属于多层神经网络架构，但把它置身于DL家族，还是有不少人保留自己的理解的）。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
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看数字图片而定好文案。如果图片较小并且质量还不错，那么通过2层的神经网络就能胜任。对于MNIst数据集（28*28的手写数字），2层神经网络准确率可达99%，svm也有98%以上。
以上实现非常简单，matlab已经有现成工具箱。卷积神经网络通常用于更加复杂的场合，闭合是被图像内容等。
在MNIST数据集上cnn可达99.7%准确率，但是实现起来较为复杂，需要通过开源框架caffe，keras等进行编程。
如果对准确率要求没有达到小数点后两位的程度，用简单的svm，神经网络，softmax等调调参数就行了。
卷积神经网络通俗理解
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卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）
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