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手写数字识别是“光学字符识别技术”(简称OCR)的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。
在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就…引言：
手写数字识别是“光学字符识别技术”(简称OCR)的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。
在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。在此基础上，手写算式识别作为手写数字识别中的一项衍生分支，也逐渐被提上日程。
本文将简单介绍如何使用Python实现手写数字识别。 正文：
使用MNIST手写数据集进行手写数字识别。使用传统的多层感知机等神经网络模型不能很好地解决此类问题，因为这种模型直接读取图像的原始像素，基于图像的原始像素进行分类。然而，图像特征
