Matlab开发：手写CNN实现MNIST数字识别

资源摘要信息:"MNIST CNN from scratch：CNN 对从头开始编码的数字进行分类-matlab开发" 知识点： 1. MNIST数据集： MNIST是一个手写数字数据库，包含了成千上万的图片数据，用于训练各种图像处理系统。它由0到9的10个类别的60000个训练图片和10000个测试图片组成，每张图片都是28*28的灰度图。 2. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习模型，特别适合于图像和视频识别，语音识别等任务。它包含卷积层，池化层，全连接层等结构，其中卷积层可以提取局部特征，池化层可以降低数据维度，全连接层用于分类。 3. 交叉熵损失：交叉熵损失是分类问题中的常用损失函数，它度量的是模型预测概率分布与真实概率分布之间的差异，交叉熵损失越小，模型的预测结果就越接近真实值。 4. Adam优化器：Adam优化器是一种自适应学习率的优化算法，它结合了RMSprop和Momentum两种优化算法的优点，具有收敛速度快，对参数初始化不敏感等优点。 5. MATLAB：MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。它广泛用于工程计算、控制设计、信号处理等领域。 6. 网络架构：该CNN包含两个卷积层，一个最大池化层和两个全连接层。卷积层用于提取图片的特征，最大池化层用于降低数据维度，全连接层用于分类。 7. 训练参数：在训练过程中，可以调整的参数包括epoch数，批次大小等。epoch数指的是数据集被全部用于训练一次的次数，批次大小指的是每次用于计算梯度更新模型参数的数据量。 8. 函数：在该CNN中，定义了用于计算卷积，最大池化，梯度（通过反向传播）等的函数，这些函数可以适用于构建其他CNN架构。 9. 测试集准确率：CNN在测试集上的准确率达到了95%，说明该网络对mnist数据集的分类效果较好。通过参数调整，有可能进一步提高准确率。 10. GitHub：这是一个在线的代码托管和版本控制平台，支持git，允许用户和团队协作创建，分享和编辑代码。在这个案例中，可能被用于共享和协作开发该CNN模型。