深度学习经典案例:手写数字识别

深度学习是一种人工智能领域的技术，它使用多层神经网络来模拟人类的思维过程。深度学习已经被广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域。在本文中，我们将介绍一个深度学习案例，该案例使用Python和Keras库实现手写数字识别。

手写数字识别是深度学习中的一个经典问题，我们将使用MNIST数据集作为训练和测试数据。MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是一张28x28像素的手写数字图像，标记为0到9之间的一个数字。

首先，我们需要导入必要的库，包括numpy、keras和matplotlib。代码如下：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们将加载MNIST数据集，并对数据进行预处理。我们需要将数据集的像素值缩放到0到1之间，并将标签进行one-hot编码。代码如下：

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
X_test = X_te