如何在深度網路中靈活應用正向和反向傳播
先看對其中乙個訓練樣本x，該怎麼應用正向傳播，之後討論向量化的版本
在第一層裡需要計算
z[1] = w[1]x + b[1]= z[1] = w[1]a[0]+ b[1]
(w[1]和b[1]就是會影響在第一層的啟用單元的引數)
a[1]= g[1] ( z[1]) ( 啟用函式)
在第二層裡需要計算
z[2] = w[2]a[1]+ b[2]
a[2]= g[2] ( z[2])
後面幾層以此類推，直到計算到第四層，也就是輸出層
z[4] = w[4]a[3]+ b[4]
a[4]= g[4] ( z[4])
基本規律就是：
z[l] = w[l]a[l-1]+ b[l]
a[l]= g[l] ( z[l])
標黃部分就是正向傳播公式了
上述就是針對乙個訓練樣本的過程，下面是怎麼用向量化的方法訓練整個訓練集
我們要做的只是在把所有的z或者a向量疊起來
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