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python编写神经网络程序，python神经网络编程 代码( 二 )

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使用python在GPU上构建和训练卷积神经网络当然 ， 对CPU的训练太慢了 。根据我自己的经验，在GPU仅需要一个小时就可以完成12次训练周期，但是在CPU上相同数量的训练周期可能需要花费大约15个小时 。如果您没有本地可用的GPU，则可以考虑使用云GPU 。
一般来说 ， 神经网络的底层主要是作为边缘检测器 ， 当层数变深时，过滤器能够捕捉更加抽象的概念，比如人脸等 。
应用Sigmoid函数我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数 。训练模型这是我们将教神经网络做出准确预测的阶段 。每个输入将具有权重（正或负） 。
用 Python 可以很容易的构建神经网络类 训练神经网络 这个网络的输出 ？ 为：你可能会注意到，在上面的等式中，输出 ？ 是 W 和 b 函数 。
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