神经网络与深度学习：实现手写数字识别

手写数字识别是计算机视觉领域中一个重要的问题，它涉及将手写的数字图像分类为对应的数字标签。神经网络和深度学习技术在解决手写数字识别问题上取得了显著的成功。本文将介绍如何使用神经网络和深度学习方法实现手写数字识别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一个适用于手写数字识别的数据集。一个常用的数据集是MNIST，它包含了大量的手写数字图像和对应的标签。我们可以使用Python的机器学习库scikit-learn来加载MNIST数据集。

from sklearn.datasets import fetch_openml

# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')

加载完数据集后，我们可以对数据进行预处理和准备。首先，我们将图像数据和标签分开，并进行归一化处理。归一化是将像素值缩放到0到1之间，可以提高神经网络的训练效果。