matlab文字bp识别,MNIST手写字体识别（CNN+BP两种实现）-Matlab程序

【实例简介】

MNIST手写字 Matlab程序，包含BP和CNN程序。不依赖任何库，包含MNIST数据，BP网络可达到98.3%的识别率，CNN可达到99%的识别率。CNN比较耗时，关于CNN的程序介绍：https://blog.csdn.net/hoho1151191150/article/details/79714691

【实例截图】

【核心代码】

c243b263-b1de-49e9-975c-afd5fc358332

└── MNIST手写字体识别-Matlab程序(CNN+BP实现)

├── bp

│ ├── acti_relu.m

│ ├── acti_relu_prime.m

│ ├── acti_sigmoid.m

│ ├── acti_sigmoid_prime.m

│ ├── bp_backpropagation.m

│ ├── bp_feedforward.m

│ ├── evaluatemnist.m

│ ├── feedforward.m

│ ├── loadMnistDataScript.m

│ ├── networksmnist2.m

│ ├── networksmnist3.m

│ ├── networksmnist.m

│ ├── readme.m

│ ├── SGD.m

│ ├── showdigit.m

│ └── softmax.m

├── cnn

│ ├── cnn_backpropagation2.m

│ ├── cnn_backpropagation.m

│ ├── cnn_evaluate.m

│ ├── cnn_feedforward.m

│ ├── cnn_initialize.m

│ ├── cnn_kron.m

│ ├── copyToGPU.m

│ ├── gones.m

│ ├── grand.m

│ ├── grandn.m

│ ├── gzeros.m

│ ├── loadMnistDataScript.m

│ ├── readme.m

│ ├── relu.m

│ ├── relu_prime.m

│ ├── run.m

│ ├── showdigit.m

│ ├── showWeights.m

│ ├── sigmoid.m

│ ├── sigmoid_prime.m

│ └── softmax.m

├── data

│ └── mnist.mat

└── fig

├── bp

│ ├── a100-100-m-100-me-50000-e-1-l-5.png

│ ├── a120-120-m-100-me-50000-e-1-l-5.png

│ ├── a80-80-m-100-me-50000-e-1-l-5.png

│ ├── relu-z2-m100-p5000-30-30.png

│ └── relu-z2-m100-p5000.png

└── cnn

└── cnnresult.png

7 directories, 44 files

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