在这个项目中，我们将使用机器学习技术来构建一个手写数字识别系统。该项目旨在通过训练一个神经网络模型，使其能够识别和分类手写数字图像。
项目背景
随着深度学习技术的快速发展，神经网络在图像识别领域取得了显著的成果。手写数字识别作为计算机视觉领域的一个经典问题，被广泛应用于数字识别、智能输入等领域。
技术栈
- Python: 主要编程语言
- TensorFlow/Keras: 机器学习框架
- MNIST 数据集: 手写数字数据集
项目步骤
- 数据预处理：读取 MNIST 数据集，并进行数据归一化、数据增强等操作。
- 模型构建：设计神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，并调整模型参数。
- 模型评估：使用测试数据对模型进行评估，并调整模型结构或参数。
- 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中。
项目成果
通过本项目的实践，我们成功构建了一个手写数字识别系统。该系统能够准确识别和分类手写数字图像，并在实际应用中取得了良好的效果。
神经网络结构图
扩展阅读
希望这个项目能够帮助你更好地理解手写数字识别技术。如果你有任何疑问或建议，请随时在评论区留言。