matlab数字识别mnist

MNIST是一个常用的手写数字数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。在MATLAB中，可以使用deep learning toolbox中自带的mnist数据集进行数字识别。

以下是一个简单的示例代码，用于使用卷积神经网络（CNN）对MNIST数据集进行数字识别：

% 加载数据集
[XTrain, YTrain, XTest, YTest] = digitTrain4DArrayData;

% 定义CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 指定训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',6, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练CNN模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 测试CNN模型
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n',accuracy*100);

在这个示例中，我们首先使用`digitTrain4DArrayData`函数加载MNIST数据集。然后，我们定义一个卷积神经网络模型，并使用`trainingOptions`函数指定训练选项。最后，我们使用`trainNetwork`函数训练CNN模型，并使用`classify`函数对测试集进行预测。

运行代码后，我们可以得到测试集的准确率。在这个示例中，我们使用的CNN模型相对简单，因此准确率可能并不是特别高。您可以尝试使用更复杂的模型或者调整训练选项来提高准确率。