7、卷积神经网络与区块链在手写数字识别中的结合

卷积神经网络与区块链在手写数字识别中的结合

1. 卷积神经网络简介

卷积在数学上指的是通过相同方式使用两个函数来生成一个新函数。在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中，我们试图将输入图像转换为更具洞察力的图像，通过在图像上应用多个滤波器来检测特征，从而使模型的训练阶段更加有效。CNN 广泛应用于以图像为输入数据集的问题，其主要目标是在图像中找到不同的模式或特征。

CNN 是深度学习的一部分，而深度学习又是机器学习的一个子集。它试图模拟人类大脑的后脑部分，即大脑皮层，其中视觉皮层用于人类视觉。由于其用于从图像中获取有意义信息的滤波器结构，CNN 是图像分类、模式检测、目标检测和目标识别中最常用的机器学习模型之一。最流行的应用之一是自动驾驶车辆，它使用目标检测算法来检测和识别物体，并决定如何移动汽车。

2. 区块链简介

区块链是一个不断扩展的记录列表，这些记录被称为块，这些块的链接是通过密码学实现的，形成类似链条的结构，因此得名区块链。每个添加的块包含以下信息：哈希码、时间戳和交易数据，所有这些都存储在块中，哈希码是添加到链中的最后一个块的加密代码。这种结构不能被更改，因为每个交易都会添加一个块，并且其设计方式使其能够有效防止修改。区块链技术最常见的用途是加密货币，如比特币。

区块链支持数据系统，可应用于医疗保健或学生教育领域。所有这些都可以使用区块链技术实现，这使得添加用户数据更加容易，并且更加安全。然后可以在这种类型的数据上训练神经网络，以便更轻松地分析数据并拟合模型，而不是采用通用的数据收集方式。

3. 卷积神经网络的架构

CNN 通常由卷积层