摘要：目前,人類手寫字的識別問題成為了研究熱點。針對手寫體識別領(lǐng)域廣泛使用的Minist數(shù)據(jù)集,基于深度學(xué)習(xí)中的Tensorflow框架,介紹了Softmax模型與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)模型,并分析了CNN模型的激活函數(shù)。選擇ReLUs函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的Sigmoid函數(shù)和Tanh雙曲正切函數(shù),提高識別過程中的收斂速度。此外,對上述兩個模型進行實現(xiàn),對比模型的識別準確度,以期為手寫體數(shù)字識別的研究和發(fā)展提供參考。