神经网络的参数初始化
注： 本文是学习吴恩达老师机器学习公开课的学习笔记。
1. 对于神经网络fminunc函数，我们需要初始化神经网络的initialTheta的参数。对于逻辑回归来说，我们可以全部初始化为0，但是对于神经网络来说将initialTheta全部初始化为0是不可以的。
2.为什么全部初始化成0是不可以的呢？
如果所有参数初始化成0，那么隐藏层的每个节点的输出都是相同的，而且每个参数对成本函数的偏导数也是相同的。
对于每一次更新所计算的输出都是相同的。这样隐藏层即使有许多的节点，实际上他们的输入是一样的，这样他们也只是在做相同的计算。这样神经网络的隐藏层的节点是冗余的（highly redundant representation）
3. 为了使得参数不一样，可以利用随机初始化。
可以使用下面的办法将所有的参数初始化到[-epsilon epsilon]之间。rand(10,11) 返回的是（取值为0和1之间）10x11的matrix