该博客采用经典MNIST手写数字识别为例，逐步实现由步骤一般深度学习网络模型架构的步骤，无需调用任何第三方库和框架，利用MATLAB快速施工，培训和测试。在程序中使用的理论知识和变量名是严格按照的两个博客的符号和式中，DNN神经网络的背面更新（BP）和卷积神经网络（CNN）的反向传播算法。MNIST手写数字包含60000个训练图像，10,000个测试图像，图像尺寸为28×28，灰度图像，官方网站给出了四个二进制存储文件，分别训练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（如果你不清楚，可以参考更多的文献，并在程序代码中给出的链接），接下来我们进行以下的具体实施。
本篇博客以经典的MNIST手写数字识别为例，逐步一步步实现通用的深度学习网络模型架构，不调用任何第三方库和框架，使用MATLAB进行快速搭建，训练和测试。程序中所涉及的理论知识及使用的变量名严格按照DNN神经网络的反向更新（BP），卷积神经网络（CNN）反向传播算法这两篇博客的符号和公式进行.MNIST手写数字包含60000张训练图片，万张测试图片，图片大小为28×28，灰度图像，官网给出的是四个二进制存储的文件，分别为训练和测试的数据集和标签文件。假设读者已经明白所给链接博客的理论知识（不清楚可以参考更多文后的文献和程序代码中给的链接），我们接下来进行下面的具体实现。