Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（5）-- 深层神经网络

上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构，包括输入层，隐藏层和输出层。然后以简单的2 layer NN为例，详细推导了其正向传播过程和反向传播过程，使用梯度下降的方法优化神经网络参数。同时，我们还介绍了不同的激活函数，比较各自优缺点，讨论了激活函数必须是非线性的原因。最后介绍了神经网络参数随机初始化的必要性，特别是权重W，不同神经元的W不能初始化为同一零值。本节课是对上节课的延伸和扩展，讨论更深层的神经网络。上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构，包括输入层，隐藏层和输出层