吴恩达 - 神经网络与深度学习学习笔记

1.结构化数据与非结构化数据

2.不同规模的深度学习

3. Logistic回归

4.logistic回归的代价函数

5.梯度下降

6.向量化logistic回归梯度下降

7.Python广播，定义向量

8.神经网络

9.激活函数

Tanh激活函数基本在所有场合都比Sigmoid激活函数表现要好，除非是二类的输出层。

线性激活函数几乎不用，除非个例的输出层。

10.随机初始化

例如W^[1] = np.random.randn(2,2) * 0.01。如果w值过大，可能导致a的值处于平缓阶段，学习会很慢。

11.神经网络块

12.超参数

来源：http://www.cnblogs.com/marsggbo/p/7466701.html

参数
常见的参数即为W[1],b[1],W[2],b[2]……W[1],b[1],W[2],b[2]……

超参数

learning_rate: αα
iterations(迭代次数)
hidden layer (隐藏层数量LL)
hidden units (隐藏层神经元数量n[l]n[l])
激活函数的选择
minibatch size
几种正则化的方法
momentum(动力、动量)后面会提到

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