卷积神经网络手写数字识别

的算法原理是什么？

卷积神经网络是一种深度学习技术，用于图像和语音识别等任务中。在手写数字识别方面，它可以将数字图像的像素数据输入到神经网络中，训练出可以识别数字的算法。卷积神经网络的基本原理是通过包含卷积层、池化层和全连接层的多层神经网络来提取特征并准确地分类输入的图像数据。这些层级的神经元会自动识别图像中的特征，例如边缘、角点和直线。通过将卷积神经网络的层级连接在一起，就可以从图像中提取出更复杂的特征，从而实现数字识别的准确性和稳定性。