对于单个样本神经网络的预测：
每个节点的作用
将不同的训练样本组合输入神经网络：
激活函数：
tanh函数几乎在绝大部分场合比signmal函数要好（它的平均值是0，有类似中心化的效果），因此它用在隐藏层中。
signmal函数常用在二元输出层中（可以分出0和1）。其他情况不用。
但是signmal函数和tanh函数都有一个缺点：在数据无穷小和无限大时，他们的斜率趋向于0，这会使得训练变慢。Relu函数x=max(0,z). 优点是x>0时，斜率为1.缺点是想，x<0时，斜率为0。
梯度下降：
梯度下降计算，有点难理解
初始化：
初始化时w不能全部赋值0，这会让神经网络失效。因为这会让每个节点的参数都一样，使它们具有对称性。所以我们要随机的初始权重。但b可以初始成一样的。
为了斜率大，我们需要把w初始化很小。
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浅层神经网络：
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本文标题：2019-10-22 浅层神经网络
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