MNIST手写字 Matlab程序，包含BP和CNN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】
MNISTMatlab程序CNN和BP
└── MNISTMatlab程序
├── 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

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