CNN卷积神经网络Matlab实现
项目描述
本项目提供了一个基于Matlab的卷积神经网络（CNN）实现，用于识别手写数字集。通过本资源文件，您可以学习如何使用Matlab进行卷积神经网络的仿真和训练，并应用于手写数字识别任务。
功能特点
- 卷积神经网络实现：提供了完整的CNN架构，包括卷积层、池化层、全连接层等。
- 手写数字识别：使用MNIST数据集进行训练和测试，能够识别0-9的手写数字。
- Matlab仿真：所有代码均在Matlab环境下实现，方便用户进行调试和修改。
使用方法
- 下载资源文件：克隆或下载本仓库中的所有文件。
- 配置环境：确保您的Matlab环境已安装必要的工具箱，如深度学习工具箱。
- 运行代码：打开Matlab，运行主脚本文件，开始训练和测试CNN模型。
- 查看结果：训练完成后，您可以查看模型的识别准确率，并进行进一步的优化。
依赖项
- Matlab R2018a或更高版本
- 深度学习工具箱
贡献
欢迎大家为本项目贡献代码或提出改进建议。如果您有任何问题或建议，请在GitHub上提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
联系我们
如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请通过GitHub联系我们。
希望本资源文件对您的学习和研究有所帮助！