利用上述**中的前五個公式完成了前向和後向傳播，也實現了對所有訓練樣本進行**和求導，再利用後兩個公式對梯度下降更新引數，這樣我們便利用向量化簡化了整個邏輯回歸的梯度下降演算法。
神經元節點的職責或功能
首先輸入層的特徵向量(矩陣)，隱藏層的神經元節點先是計算特徵向量的線性組合，再是利用啟用函式計算啟用，最後是輸出標籤。
假設 img 是乙個（32,32,3）陣列，具有3個顏色通道：紅色、綠色和藍色的32x32畫素的影象。 如何將其重新轉換為列向量？
利用reshape函式方法，將三個32×32的矩陣轉換為32×32×3的列向量。
x=img.reshape((32 * 32 * 3, 1))看一下下面的這兩個隨機數組「a」和「b」，計算陣列c的維度
a = np.random.randn(2,
3)# a.shape = (2, 3)
b = np.random.randn(2,
1)# b.shape = (2, 1)
c = a + b
c.shape = (2, 3)看一下下面的這兩個隨機數組「a」和「b」，請問陣列「c」的維度是多少
運算子 「*」 說明了按元素乘法來相乘，但是元素乘法需要兩個矩陣之間的維數相同，所以將報錯無法計算。
假設你的每乙個例項有n
xn_x
nx個輸入特徵，想一下在x=[
x(1)
,x(2
)…x(
m)
]x=[x^, x^…x^]
x=[x(1
),x(
2)…x
(m)]
中，x
xx的維度是多少？
( nx
,m
)(n_x, m)
(nx,m
)回想一下，np.dot（a，b在a和b上執行矩陣乘法，而`a * b』執行元素方式的乘法。 看一下下面的這兩個隨機數組「a」和「b」，請問c的維度是多少：
a = np.random.randn(
12288
,150
)# a.shape = (12288, 150)
b = np.random.randn(
150,45)
# b.shape = (150, 45)
c = np.dot(a, b)
c.shape = (12288, 45), 這是乙個簡單的矩陣乘法例子。
看一下下面的這個**片段：
# a.shape = (3,4)
# b.shape = (4,1)
for i in
range(3
):for j in
range(4
):c[i]
[j]= a[i]
[j]+ b[j]
c = a + b.t
深度學習 吳恩達
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