基于LeNet的10种数字识别算法代码在Matlab平台上的存档：MNISTdigits-recognition-mnist

matlab中存档算法代码数字识别mnist 项目：基于LeNet模型和MATLAB平台的MNIST的数字手写识别。 该项目在MATLAB平台上基于LeNet模型实现了手写数字的识别。 LeNet模型的结构为“卷积层1 +池化层1 +卷积层2 +池化层2 +全连接层+ softmax输出层”，网络结构完整，取得了理想的识别结果。 职位要求：MATLAB 用法：第1步：运行tobmp.m脚本为该项目生成适当的数据集； 第2步：运行train.m来训练该模型。 调整一些参数非常重要，例如初始权重，卷积核的偏差。 步骤3：使用LeNet_test.m进行测试。 结果：上传文件中包含少量图像，您可以获得以下识别结果。 74.44％如果要使用MNIST的所有数据进行实验，只需使用tobmp.m脚本即可获取所有数据集，我相信结果会更好。 注意：该项目旨在使用MATLAB构建CNN模型，正向和反向算法已存储在此代码中，结果表明，如果您想获得非常好的CNN识别率，它对CNN初学者是有效的。 MNIST，请使用tensorflow或keras。