浅层神经网络工作流程

上次写的那个神经网络是只有一个W，b的神经网络

说实话，其实那个根本不能叫做神经网络

那个只是一个高级一点的线性拟合而已

浅层神经网络有2层

第0层是输入层，输入一个向量

第二场是隐藏层，第三层是输出层

 

每一个节点都会把传进来的变量用Z=X*W.T+b,a=f(Z),然后输出a

最后一个节点的输出就是答案

f是激活函数，比如说逻辑回归中，f=sigmoid