摘要
手写数字识别作为光学字符识别领域的重要分支，在票据自动化处理、手写文档分析等方面具有广泛应用。
近年来，深度学习技术的快速发展为手写数字识别提供了新的思路和方法，极大地推动了该领域的研究进展。
本文首先介绍了手写数字识别的研究背景及意义，并对深度学习的基本概念、常用模型以及手写数字识别常用数据集进行了概述。
其次，本文综述了基于深度学习的手写数字识别的研究现状，详细介绍了卷积神经网络、循环神经网络以及其他深度学习模型在手写数字识别中的应用，并比较分析了不同模型的优缺点。
此外，本文还讨论了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：手写数字识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；模式识别
1相关概念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处理的数字符号的过程，是光学字符识别（OCR）领域的一个重要分支[1]。
作为模式识别领域的一个经典问题，手写数字识别一直受到广泛关注，其研究成果被广泛应用于邮政编码自动识别、银行支票自动处理、手写文档数字化等领域，极大地提高了工作效率和自动化水平。
1.2深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来源于人脑神经网络结构和信息处理机制[2]。
深度学习模型通常包含多个隐藏层，能够自动学习数据特征，并建立输入数据与输出结果之间的复杂映射关系。
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