MNIST数据集上的神经网络性能的分析实验参考文献

以下是MNIST数据集上的神经网络性能的分析实验的一些参考文献：

1. LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.
2. Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, 313(5786), 504-507.
3. Simard, P. Y., Steinkraus, D., & Platt, J. C. (2003). Best practices for convolutional neural networks applied to visual document analysis. In Proceedings of the Seventh International Conference on Document Analysis and Recognition (Vol. 2, pp. 958-962). IEEE.
4. Cireşan, D., Meier, U., Gambardella, L. M., & Schmidhuber, J. (2010). Deep, big, simple neural nets for handwritten digit recognition. Neural computation, 22(12), 3207-3220.
5. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

这些文献提供了关于MNIST数据集上的神经网络性能分析的详细方法和结果。其中，LeCun等人的文章是MNIST数据集最早的研究之一，提出了著名的LeNet-5模型。Hinton和Salakhutdinov的文章介绍了使用降维技术来提高神经网络性能的方法。Simard等人的文章则着重于卷积神经网络的最佳实践。Cireşan等人的研究则利用较深、较大的神经网络模型取得了MNIST数据集的最佳性能。最后，Goodfellow等人的书籍提供了深度学习的详细介绍和MNIST数据集的应用示例。