前言

吴恩达的课程堪称经典，有必要总结一下。
学以致用，以学促用，通过笔记总结，巩固学习成果，复习新学的概念。

正文

深度神经网络

n层神经网络的信息流图。
深度网络里的信息传递。
确保你的矩阵维度正确。
向量化矩阵实现。
深度表示学习的详解。
深度比宽度有用，更强的表示能力。
前向和后向函数。
前向和后向函数。
层级l的前向传播。
层级l的反向传播。
总结一下这个计算过程。
这个计算的流程相当重要，有必要再次重复一下。
针对层l的反向传播过程。
总结计算流程图。
参数已经解释了，超参数是如下的一些值。
应用深度学习是一个非常依赖经验的事情。
前向和后向传播，过程总结。
第四周讲解完毕。

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