mnist手写数字识别原理

Mnist手写数字识别原理是一种基于人工神经网络（ANN）的图像识别技术。它主要由三个部分组成，即输入层、隐藏层和输出层。输入层接收手写数字图像，将像素值转换为数字信号的形式进行处理。随后，经过多次迭代，神经网络逐渐学习到输入图像与对应数字之间的关系，最终输出一个识别结果。在训练过程中，我们使用大量的手写数字图像和对应数字的数据集来训练神经网络，并不断调整神经网络的参数，以提高准确性和稳定性。