MNIST手写字体识别（CNN+BP两种实现）-Matlab程序
简介
本资源文件提供了基于Matlab的MNIST手写字体识别程序，包含两种实现方式：BP神经网络和卷积神经网络（CNN）。程序不依赖任何外部库，并附带了MNIST数据集。通过本程序，您可以实现高达98.3%的BP网络识别率和99%的CNN识别率。
内容概述
- BP神经网络实现：通过BP神经网络对MNIST手写字体数据进行识别，最终达到98.3%的识别率。
- 卷积神经网络（CNN）实现：通过CNN对MNIST手写字体数据进行识别，最终达到99%的识别率。CNN的实现较为耗时，但识别效果更佳。
使用说明
- 数据集：程序中已包含MNIST数据集，无需额外下载。
- 运行环境：Matlab环境。
- 运行步骤：
- 打开Matlab，加载程序文件。
- 运行BP或CNN程序，观察识别结果。
注意事项
- CNN的训练和识别过程较为耗时，建议在性能较好的计算机上运行。
- 程序中未使用任何外部库，所有代码均为Matlab原生实现。
结果展示
- BP网络识别率：98.3%
- CNN识别率：99%
参考资料
关于CNN的详细介绍和实现过程，请参考相关技术博客。
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