手写数字的识别为什么使用cnn神经网络

手写数字识别是一种图像识别任务，通常需要在输入的图像中识别出数字字符。CNN（卷积神经网络）是一种特别适合处理图像数据的神经网络结构，它能够自动从图像中提取特征，并且具有平移不变性和层次化特征提取等优势。

传统的机器学习算法如SVM和随机森林等需要对图像进行手动特征提取，这个过程需要大量的人工经验和时间，而且特征提取的效果也很大程度上决定了模型的性能。而CNN则能够自动从图像中学习到合适的特征，大大减少了对人工特征的依赖，同时也提高了模型的性能。

因此，CNN神经网络在识别手写数字的任务中被广泛应用，通常使用MNIST数据集进行训练和测试，取得了很好的效果。