MATLAB卷积神经网络（CNN）实现与手写数字识别应用

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的MATLAB类实现卷积神经网络（CNN）框架，支持卷积、池化、全连接层等核心组件。基于Yann LeCun经典架构，系统包含手写数字识别应用，支持完整的训练和推理流程，适合学习和实际应用。

详 情 说 明

MATLAB卷积神经网络（CNN）实现与手写数字识别应用

项目介绍

本项目提供了一个完整的MATLAB类实现卷积神经网络（CNN）框架，基于Yann LeCun提出的经典架构。系统支持完整的CNN训练和推理流程，包括卷积层、池化层、全连接层等核心组件的实现。项目包含手写数字识别的完整示例，能够对MNIST等标准数据集进行训练和测试，实现高精度的数字分类。该系统还可扩展应用于人脸检测、机器人导航等实际场景。

功能特性

• 完整的CNN框架实现：包含卷积层、池化层、全连接层等核心组件
• 高效的训练算法：基于反向传播算法和权重优化技术
• 多维度可视化：支持损失函数曲线、准确率变化、特征图谱等可视化展示
• 高性能分类：在MNIST数据集上实现高精度手写数字识别
• 良好的扩展性：可轻松扩展到其他人脸检测、机器人导航等应用场景

使用方法

数据准备

• 准备28×28像素的灰度手写数字图像作为训练数据（如MNIST数据集）
• 准备对应的0-9数字分类标签
• 配置网络参数：卷积核大小、池化窗口尺寸、学习率、迭代次数等超参数

训练流程

1. 初始化CNN网络结构
2. 加载训练数据和标签
3. 设置训练超参数
4. 执行网络训练
5. 保存训练完成的模型

测试流程

1. 加载训练好的模型
2. 输入测试图像数据进行预测
3. 生成分类结果和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱（推荐）
• 足够的内存空间（建议8GB以上）
• 支持矩阵运算的CPU或GPU

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了完整的卷积神经网络训练与测试流程。该文件包含了网络初始化、数据加载、参数配置、模型训练、性能评估和结果可视化等核心功能。具体实现了训练过程的自动执行、损失函数和准确率的实时监控、测试集上的分类精度计算，以及各层特征图谱的可视化展示。通过该文件用户可以快速启动整个系统，完成从数据预处理到模型评估的全套工作流程。