Shallow Neural Networks-1

本文为 Andrew Ng 深度学习课程第一部分神经网络和深度学习的笔记，对应第三周浅层神经网络的相关课程。

本周，你将学会如何实现神经网络。上周，我们讨论了对数几率回归 (logistic regression) ，并且使用计算图 (computation graph) 的方式了解了梯度下降算法的正向传播和反向传播的两个过程，如下图所示 :

Deep Neural Networks-2

本文为 Andrew Ng 深度学习课程第一部分神经网络和深度学习的笔记，对应第四周深层神经网络的相关课程及作业。

本节，我们将用网络块来深入理解正向传播和反向传播的过程，由于之前部分已经详细解释了正向传播和反向传播，这里不再详述，本节只是起到补充说明加深理解的作用。

本文为 Andrew Ng 深度学习课程第一部分神经网络和深度学习的笔记，对应第四周深层神经网络的相关课程。

主要复习了之前 Logistic Regression 和单隐藏层的神经网络，并推广到多隐藏层，同时也介绍了深层神经网络的一些符号约定，基本遵循了之前的规则，所以这里不再详述。