手写数字识别 matlab

以下是一个基于MATLAB的手写数字识别代码，它使用了神经网络模型进行训练和预测：

close all;
clear all;
clc;
% 导入训练数据
load('mnist_train.mat');
% 转换为网络输入格式
train_data = reshape(train_x',28,28,1,[]);
% 定义网络结构
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5,20,'Padding',0)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(5,50,'Padding',0)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    fullyConnectedLayer(500)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
% 定义训练参数
options = trainingOptions('sgdm',...
    'InitialLearnRate',0.01,...
    'MaxEpochs',20,...
    'MiniBatchSize',128,...
    'Plots','training-progress');
% 训练网络
net = trainNetwork(train_data,categorical(train_y),layers,options);
% 导入测试数据
load('mnist_test.mat');
% 转换为网络输入格式
test_data = reshape(test_x',28,28,1,[]);
% 进行预测
predicted_labels = classify(net,test_data);
% 计算准确率
accuracy = sum(predicted_labels == categorical(test_y))/numel(test_y);
fprintf('Accuracy = %f\n',accuracy);

这个代码中使用了MNIST数据集，该数据集包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。首先，我们将训练数据导入并转换为网络输入格式。然后，我们定义了一个卷积神经网络模型，并使用`trainNetwork`函数进行训练。训练完成后，我们导入测试数据，并使用`classify`函数进行预测。最后，我们计算准确率并将其显示出来。

这段代码涉及到很多细节，包括网络结构、训练参数等等。如果你想深入了解手写数字识别的实现细节，可以参考一些相关的教程或者文献。