基于神经网络的手写数字识别参考文献

基于神经网络的手写数字识别是一个经典的应用案例，它通常涉及卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）用于特征提取和分类任务。以下是一些经典的参考文献，它们对这个领域的发展有着重要影响：

1. "Gradient-based Learning Applied to Document Recognition" - Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, Patrick Haffner (1998)：这篇论文介绍了LeNet-5，一个早期的卷积神经网络结构，首次在手写数字识别任务中展示了CNN的有效性。

2. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" - Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton (2012): 这篇文章提出了深度学习框架下的AlexNet模型，虽然不是专门针对手写数字，但它的成功也推动了整个领域的发展，包括手写数字识别。

3. "Handwritten Digit Recognition using Deep Learning" - Navdeep Jaitly, Sumit Chopra (2016): 这篇研究展示了如何使用深度学习技术（如CNN）对MNIST数据集进行高精度的手写数字识别，并提供了一些实践细节。

4. "Convolutional Neural Networks for Image Recognition" - Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton (2015): 这是LeCun等人的一篇综述文章，详细回顾了CNN在图像识别领域的应用，其中包括手写数字识别。

相关问题--
1. MNIST数据集在手写数字识别中扮演了什么角色？
2. 在基于神经网络的手写数字识别中，如何处理数据预处理？
3. 使用深度学习做手写数字识别时，如何避免过拟合的问题？