深度學習——深層神經網絡
1. 神經網絡的符號表示
L = 4 層數為4
n[l]=5 第l層有5個神經元
n[0]=nx=3 輸入層有3個特征值
a[l]第l層的激活函數
X=a[0] a[L]=y hat輸出層
2. 為什麽用深度來表示
1）大腦學習：從邊緣的細節開始學習，一層層遞進到大一點的範圍（比如人臉識別，先從學習眼睛、鼻子再到大一點的臉的輪廓）
2）電路理論：為了達到同樣的效果，層數少的可能需要指數增長的單元數量（比如計算一個異或式子）
3. 神經網絡模塊構建
4. 參數VS超參數
參數：W^[1], b^[1]等
超參數：學習率， 隱層數，激活函數，梯度下降的循環次數
超參數在某種程度上控制了參數的結果值
超參數的調整（經驗性）方法：
先嘗試一個範圍內的結果；勤檢驗且調整值
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