摘要：1.深层神经网络（Deep L-layer neural network） 在前面的内容中，我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播，还有逻辑回归，并且还学到了向量化（这在随机初始化权重时很重要） 现在我们要将这邪恶理念集合起来，用来执行我们自己的深度神经网络。在过去的几年里。DL 阅读全文

摘要：1.神经网络的表示（Neural Network Representaiton） 这就是一张神经网络的图片。我们输入特征x1,x2,x3，他们被竖直的堆叠起来，这就叫做神经网络的输入层，它主要包含了神经网络的输入；然后我们看输入串旁边二点一层叫做隐藏层，在一个神经网络中，当你使用监督学习训练它的时候 阅读全文

摘要：1.二分类(Binary Classification) 逻辑回归(logistic regression)是一个用于二分类的算法.同样的,我们从一个问题说起,加入你有一张图片作为输入,比如这只猫,如果识别这张图片为猫,则输出标签1作为结果;如果识别不是猫,则输出标签0为结果,现在我们用y来表示输出 阅读全文

摘要：1.什么是神经网络 深度学习是指训练神经网络的这个过程,那么神经网络是什么,我们可以从房价预测的例子说起: 前提是你的有一个数据集,假设这个数据集中包含有六栋房子的信息(面积和房屋价格),这时,你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数.我们假设拟合如下图所示的直线. 作为一个神经网络,这可能是最简单 阅读全文