基于神经网络的手写数字识别

手写数字识别是计算机视觉中的一个重要应用，它可以识别并理解手写数字的图像，进而实现数字化的输入。基于神经网络的手写数字识别是目前最为流行的实现方法之一。该方法利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）对手写数字进行训练和识别。首先，将手写数字图像转化为数字矩阵，然后通过多层卷积层和池化层对图像进行特征提取，最后通过全连接层将提取的特征映射到输出层，输出对应的数字标签。基于神经网络的手写数字识别在实践中取得了不错的效果。