文章目录
1 神经网络的编程基础
1.1 二分分类
Logistic回归是一个用于二分分类的算法
计算机保存一张图片，要保存三个独立的矩阵，分别对应图片中的红绿黄三种像素的亮度。要把这些像素亮度值放入一个特征向量中，就要把这些像素值都提出来放入一个特征向量x。
如果图片是64×64的，那么向量x的总维度是64×64×3，因为这是三个矩阵的元素数量。即用其来表示输入特征向量的维度。
二分分类的目标是为了训练出一个分类器，它以图片的特征向量x作为输入，预测输出的结果标签y是1还是0，表示这张图片上是否存在目标物体。
训练样本作为行向量堆叠，而不是列向量堆叠。
1.2 Logistic回归
相当于sigmoid，如果z趋于无穷大，那么z的sigmoid函数得到的结果是1，如果z趋于负无穷大，那么z的sigmoid函数得到的结果是0.
当y=1时，则L(y冒,y)=-log(y帽)，则此时y帽要尽可能得大，那么损失函数才能尽可能的小，因此y帽趋近于1
当y=0时，L(y帽,y)=log(1-y帽)，则此时y帽要尽可能得小，那么损失函数才能尽可能的小，因此y帽趋近于0。
所有样本的损失函数的平均值：
1.3 梯度下降法
1.4 导数运算
a3：由于a=2,则其导数为12，即其斜率为12，则当a=2.001时，f(a)约等于8.012。
函数的导数就是函数的斜率。
函数的斜率在不同的点是不同的。
计算的流程图：
正向为正向传播。反向为反向传播。
1.5 logistic回归中的梯度下降法
单个样本实例的一次梯度更新步骤：
应用到m个样本，需要编写两个for循环，第一个for循环是遍历m个训练样本的小循环，第二个for循环是遍历所有特征的循环。由于这个例子中只有两个特征，因此只有dw1及dw2，如果还有更多特征则继续写下去。
即
J=0; dw1=0; dw2=0; db=0;
for i = 1 to m
z(i) = wx(i)+b;
a(i) = sigmoid(z(i));
J += -[y(i)log(a(i))+(1-y(i))log(1-a(i))];
dz(i) = a(i)-y(i);
dw1 += x1(i)dz(i); // 全部样本的梯度累加
dw2 += x2(i)dz(i);
db += dz(i);
// 求平均值
J /= m;
dw1 /= m;
dw2 /= m;
db /= m;
// 更新参数 w, b
w = w - alpha*dw
b = b - alpha*db
1.6 向量化
向量化可以加快计算的速度。
将两个循环简化为一个循环：dw += x(i)dz(i) 表示向量化，全部样本的梯度相加。
完成逻辑回归的一次迭代，那么则可以将两个循环都省略掉。
1.7 广播机制
axis指明运算沿着哪个轴执行，在numpy中，0轴是垂直的，也就是列，而1轴是水平的，也就是行。
注：广播机制与执行的运算种类无关
关于python_numpy向量的说明
总是使用n1维矩阵(列向量)，或者1n维矩阵(行向量)，要经常使用reshape操作来确保所需要的维数。
2 浅层神经网络
2.1 神经网络的输出
上标括号内表示层数，下标表示层中的第几个节点
看的是第一隐层中的第一个节点
2.2 多个样本的向量化
圆括号里的i指的是训练样本i
方括号指的是第二层
2.3 激活函数
Sigmoid函数除非用在二元分类的输出层，不然绝对不要用。
Tanh函数在所有情况几乎都很优越
最常用的默认激活函数是ReLU
带泄露的ReLu函数中可以把0.01设成学习函数的另一个参数。
2.4 激活函数的导数
对g(Z)求导，当z=正无穷大时，导数为0，为负无穷大导数也为0。
但在实际中，在0处的导数可以取0或者取1.
2.5 神经网络的梯度下降法<反向传播>
左边是梯度下降，右边是向量化
3 深层神经网络
3.1 核对矩阵的维数
3.2 搭建深层神经网络块
正向传播的过程中缓存了所有的z值
反向传播过程中也可以计算出输出值即da[0]其实就是输入特征的导数，并不重要
神经网络的一步训练包含了也就是x经过了一系列正向传播得到了y帽，之后再用输出值计算da[l]，再实现反向传播。这就是神经网络一个下降梯度循环。
3.3 参数与超参数
参数：模型可以根据数据可以自动学习出的变量，应该就是参数。比如，深度学习的权重w，偏差b等。
超参数：就是用来确定模型的一些参数，超参数不同，模型是不同的，超参数一般就是根据经验确定的变量。在深度学习中，超参数有：学习速率α，梯度下降的迭代次数，隐藏层数量，隐藏层单元数量以及激活函数选择等等。即这些超参数可以决定参数的取值。
正反向传播：
