基于CUDA编程的神经网络手写数字识别的中期报告一、研究背景手写数字识别作为计算机视觉领域中非常重要的应用，一直受到学术界和工业界的广泛关注和研究。在深度学习兴起之后，基于神经网络（NeuralNetwork，NN）的识别方法也成为了研究的热点。而在计算机和图形学领域中，CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）技术的出现，使得基于GPU进行高并发计算成为了可能，使得深度神经网络训练时可以充分利用GPU的并行计算优势，大幅提高了神经网络的计算效率。二、研究目的本项目旨在通过基于CUDA编程的方式实现手写数字识别的神经网络，并通过对不同的网络结构进行实验，探索出对于手写数字识别任务效果最佳的神经网络结构和超参数组合，提高手写数字识别的准确率和速度。三、研究内容1.数据集准备我们使用MNIST手写数字数据集进行模型训练和测试。该数据集包含了训练集和测试集两部分，每一部分包含了大量的手写数字图像样本。每张图像是28x28的灰度图像，每个像素点灰度值范围在0到255之间。2.神经网络模型设计我们选用了主流的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为手写数字识别模型。我们的模型包含了多个卷积层、池化层、全连接层和激活函数。其中激活函数选用的是ReLU（RectifiedLinearUnit）。3.CUDA编程实现我们选用NVIDIA公司推出的CUDA框架进行GPU并行计算。在CUDA编程实现时，需要考虑到多个实现细节，如cudaMalloc、cudaMemcpy、cudaMemset等内存分配、数据传输和初始化操作，还需要设计适当的线程块和线程格，使得GPU的并行计算效率最大化。四、预期成果我们预期通过基于CUDA编程的手写数字识别的神经网络实现，可以实现较高的识别准确率和较快的运行速度，并对不同的网络结构和超参数组合进行实验，探索出最佳的神经网络模型，提高手写数字识别的准确率和速度。