MNIST手写字识别Matlab程序
本仓库提供了一个用于MNIST手写字识别的Matlab程序，包含基于BP（反向传播）神经网络和CNN（卷积神经网络）的实现。该程序不依赖任何外部库，并且包含了MNIST数据集。通过本程序，您可以实现高精度的手写字识别。
主要特点
- BP神经网络：通过BP神经网络，程序可以达到98.3%的识别率。
- CNN神经网络：通过CNN神经网络，程序可以达到99%的识别率。
- 独立运行：程序不依赖任何外部库，所有必要的代码和数据均包含在内。
- 数据集：包含了MNIST手写字数据集，方便直接使用。
使用说明
- 下载程序：从本仓库下载所有文件。
- 运行BP程序：打开Matlab，运行
BP_MNIST.m文件，即可开始BP神经网络的训练和测试。 - 运行CNN程序：打开Matlab，运行
CNN_MNIST.m文件，即可开始CNN神经网络的训练和测试。
注意事项
- CNN耗时：由于CNN的计算复杂度较高，训练和测试过程可能会比较耗时，请耐心等待。
- 数据集：MNIST数据集已经包含在程序中，无需额外下载。
性能指标
- BP神经网络：识别率可达98.3%。
- CNN神经网络：识别率可达99%。
通过本程序，您可以深入了解BP和CNN在手写字识别中的应用，并可以根据需要进行进一步的优化和扩展。