吴恩达第4周 深度神经网络

深层神经网络

每一个节点都是一个logistic 回归。拥有和输入特征数相同的维度。

深层神经网络的前向传播

对m个样本向量化，对每一层使用for 循环。

核对矩阵的维数

对于单个样本：
L层权重，行数等于本层神经单元个数，列数等于上层神经单元个数。
L层输出及**函数输出： 行数等于本层神经单元个数，列数等于1
L层偏置，行数等于本层神经单元个数，列数等于1

对于m个样本：
L层权重：行数等于本层神经单元个数，列数等于上层神经单元个数。
L层输出 ：行数等于本层神经单元个数，列数等于样本个数m
L层偏置：行数等于本层神经单元个数，列数等于1(向量化)

为什么使用深层神经网络

深指的是隐藏层比较多
网络大指的是隐藏单元比较多。
第一层：特征探测器，提取边缘特征，输出是边缘。第二层将边缘组合，形成局部面部。、
从边缘入手一步一步到更大更复杂的区域。
较早的前几层学习低层次的简单特征，最后几层把简单特征组合起来去探测更复杂的东西。

神经网络的求导

搭建深度学习网络块

前向传播和反向传播

超参数