摘要
手写数字识别是光学字符识别领域的重要研究方向，被广泛应用于邮政编码识别、支票处理和表单数字化等领域。
近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著成果，为手写数字识别提供了新的解决方案。
本文献综述重点关注基于PyTorch框架的手写数字图像分类器的设计与实现，首先介绍手写数字识别的研究背景和意义，以及图像分类和PyTorch框架的相关概念。
其次，对现有的手写数字识别研究进行综述，包括传统方法和基于深度学习的方法，并比较分析各种方法的优缺点。
然后，详细阐述基于PyTorch设计和实现手写数字图像分类器的主要方法，包括数据集选择、模型构建、训练策略和性能评估等方面。
最后，总结现有研究的不足，并展望未来研究方向。
关键词：手写数字识别；图像分类；深度学习；PyTorch；卷积神经网络
1.1手写数字识别手写数字识别是指将手写阿拉伯数字图像转换为计算机可识别的数字符号的过程，是模式识别领域的一个重要分支。
1.2图像分类图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是将输入图像自动分类到预定义的类别中。
1.3PyTorch框架PyTorch是一个开源的机器学习框架，以其灵活性和易用性而闻名，尤其适用于深度学习任务的开发和部署。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
