此博客以经典的Mnist手写数字识别为例，逐步实现一般的深度学习网络模型架构，而无需调用任何第三方库和框架，使用MATLAB进行快速构建，培训和测试。程序中使用的理论知识和变量名称严格符合两个博客的符号和公式，DNN神经网络的后更新（BP）和卷积神经网络的后传播算法（CNN）。Mnist手写数字包含60,000个训练图像，10,000个测试图像，图像尺寸为28×28，晶体网站，官方网站分别提供了四个二进制存储文件，培训和测试数据集和标签文件。假设读者已经了解链接博客的理论知识（如果您尚不清楚，则可以引用更多文献和程序代码中给出的链接），我们接下来执行以下具体实现。
本篇博客以经典的mnist手写数码牌为例，逐步一步步实现通用的深度学校网站网站架构，不用使用任何任何三方和框架，使用matlab进行快速，训练和测试。内部所涉及的理解10000，10000张篇及网（CNN），博士的编言和公共部门博士的编言和公共行程博士的案件の博士的说号60000张测试图片，图片大小为28×28，灰度图片，官网给出的文章，分裂为等和测试的数码和标签文本。假设读者已经明显所给博士的理解知识（不可能参考更更多文件，我们接接来来链接链接代码的链接的链接。