学习指导书
【内容简介】
《手写体数字识别基于卷积神经网络和MATLAB程序详解视频》共2章31节视频，总学时315分钟，合5.3小时。它是完整《卷积神经网络与应用和MATLAB程序详解视频》(合28.3小时)的第10章视频。本课程是利用卷积神经网络对论文常用模型——手写体数字识别的应用实例，涉及程序详解及论文用图与误差分析等问题，这是一个完整的论文毕设写作和科研实例。
主要内容包括：手写体数字库说明，数据整形及归一化等预处理，随机显示数字图像及对应标签，网络结构示意图及程序实现语法，cnnsetup功能及语法，cnntrain功能及参数设置问题，cnnff卷积层计算及网络几何示意，cnnff池化层及网络最后输出计算，网络训练过程分析及证明记号说明，cnnbp中误差及损失函数分析，cnnapplygrads更新权值与阈值，cnntrain及cnntest功能及语法，程序实际运行及显示识别准确率，可改层结构与初始权值及训练参数，可改激活函数与损失函数及准确率画图，可改损失函数图像及单独测试网络，可改识别错误数字图像及原因分析，思考如何使用程序等4个问题。
全部免费提供MATLAB程序，免费提供辅导答疑，免费提供PPT课件。
【如何为己所用】
（1）只需具有自己的图像识别问题，代入所给的程序求解即可。
（2）利用提供的程序即可完整得到论文写作所需的指标数据、论文用图。
【前期基础】课程或知识：
(1) 图像卷积与池化运算及MATLAB程序效果
【后期选学】课程推荐：
(1)《人脸识别用CNN识别数字自带程序并作全面研究》
(2)《增强数据及图像识别分类用自带函数程序解决》
(3)《合成数字图像角度回归预测及校正问题用自带函数程序求解》
(4)《手写体数字识别用网络流行的CNN算法程序》
【图像识别分类及预测算法视频课程】推荐
(1)《卷积神经网络与应用和MATLAB程序详解视频》
(2)《BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频》
一、学习指导方案
1、全部视频都在网上。请首先按照视频文件序号由小到大（若前序号相同，说明视频内容密切联系，再看后面序号大小）的序号观看，保证内容由浅入深地顺序学习。
2、在看视频的同时，利用【快速】【暂停】【倒回】操作。
3、将存在的问题记录下来，看看视频是否讲解。对视频还是没有讲解的问题，尽快问【面对面数学】答疑。
4、视频观看结束后，看看PPT课件，复习、巩固学习效果。
5、视频清晰度：（1）建议屏幕分辨率设置为1920x1080 或者屏幕分辨率1280x720。（2）全屏播放。这样看视频更加清晰。
6、倍速播放：现在【淘宝平台】已经具备【倍速播放】视频功能。
