单层感知器神经网络matlab代码-CNN_Character_Recognition:使用MNIST数据库比较感知器和卷积神经...

单层感知器神经网络matlab代码在MATLAB中使用神经网络进行MNIST数据库手写体检测 由J.Barhydt 1 华盛顿大学华盛顿州西雅图市98195 概述： 对于涉及不可思议的大型数据集的机器学习任务，神经网络（NNs）的使用已变得无处不在。 像其他机器学习方法一样，神经网络的运行方式是通过训练集（通过为训练集提供解决方案或标签）在数据中查找基础结构。 然后对方法的准确性进行交叉检查，有时通过在测试集上盲目运行来更新方法的准确性。 测试集的标签从代码中隐藏起来，并用于验证预测的准确性。 在本文中，将使用几种神经网络拓扑结构（2层，多层CNN）从手写和带标签数字的数据库中执行手写检测。 1-此代码使用MNIST数据库： 简介与概述 ================================= 直到最近，才有大量带有标签的数据集可用于构建神经网络，这需要成千上万（通常是很多很多）图像或测量数据。 MNIST集（由美国国家标准技术研究所提供）就是这样一个半裸数据库，其中包含42000个手写数字的小图像（28x28像素），并带有相应的标签。 在本文中，使用预包装的7层MATLAB