深度学习第三章

变量左上角的圆括号表示第几个样本，方括号代表变量所在的层级。

上图的每一层对应两个运算，即计算z和计算a。

隐藏层表示在训练集中看不到它们的数值。

输入层不计算层数，为第0层。除了输入层其他层都带有参数w和b。

当有一个隐层数为1的网络时，需要进行下图的左侧四个运算。 

下图中Z矩阵横向指标对应了不同的训练样本， 竖向指标对应了神经网络中的不同节点。

sigmod就是激活函数，但是还多很多其他的激活函数。如tanh函数总比sigmod函数的效果更好。不同层的激活函数可以不一样。激活函数右上角方括号表示所在层数。

修正线性单元reLU：

线性代数第三章的答案

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 选择激活函数的一些经验：
1.如果输出值是0和1，即二值分类，那么sigmod函数很适合作为输出层的激活函数，然后所有单元都用reLU。如果不确定激活函数的选择，reLU是很好的选择。

激活函数的利弊：

1.sigmod函数除非用在二元分类的输出层，不然绝对不要用。tanh几乎在所有场景都优于sigmod函数。

2.reLU是不确定时最优选择的函数，有时也可以尝试leaky reLU。

各个激活函数的求导：

 前向和后向传播的过程

W参数需要随机化，b不需要。