本文参考黄海广主编针对吴恩达深度学习课程DeepLearning.ai 《深度学习课程 笔记 （V5.1 ）》
第四周：深层神经网络 (Deep Neural Networks)
4.1 深层神经网络（Deep L-layer neural network ）
复习下前三周的课的内容：
1.逻辑回归，结构如下图左边。一个隐藏层的神经网络，结构下图右边
注意，神经网络的层数是这么定义的： 从左到右，由 0 开始定义 ，比如上边右图，x1 、x 2 、x 3 ,这层是第 0 层，这层左边的隐藏层是第 1 层，由此类推。如下图左边是两个隐藏层的神经网络，右边是 5 个隐藏层的神经网络。
有一个隐藏层的神经网络，就是一个两层神经网络。记住当我们算神经网络的层数时，我们不算输入层，我们只算隐藏层和输出层。
4.2 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation）
4.3 深层网络中的前向传播（Forward propagation in a DeepNetwork )
先讨论其中一个训练样本 x 如何应用前向传播，之后讨论向量化的版本。
4.4 核对矩阵的维数（Getting your matrix dimensions right）
4.5 为什么使用深层表示？（Why deep representations?）
举例：人脸识别
首先，深度网络究竟在计算什么？如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统，深度神经网络所做的事就是，当你输入一张脸部的照片，然后你可以把深度神经网络的第一层，当成一个特征探测器或者边缘探测器。在这个例子里，我会建一个大概有 20 个隐藏单元的深度神经网络，是怎么针对这张图计算的。隐藏单元就是这些图里这些小方块（第一张大图），举个例子，这个小方块（第一行第一列）就是一个隐藏单元，它会去找这张照片里“|”边缘的方向。那么这个隐藏单元（第四行第四列），可能是在找（“—”）水平向的边缘在哪里。
你可以直觉上把这种神经网络的前几层当作探测简单的函数，比如边缘，之后把它们跟后几层结合在一起，那么总体上就能学习更多复杂的函数。
1. 深度神经网络的这许多隐藏层中，较早的前几层能学习一些低层次的简单特征，等到后几层，就能把简单的特征结合起来，去探测更加复杂的东西。
2. 另外一个，关于神经网络为何有效的理论，来源于电路理论，它和你能够用电路元件计算哪些函数有着分不开的联系。
4.6 搭建神经网络块（Building blocks of deep neural networks）
4.7 参数 VS 超参数（Parameters vs Hyperparameters ）
什么是超参数？
比如算法中的 learning rate a（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、n [l] （隐藏层单元数目）、choice of activation function（激活函数的选择）都需要你来设置，这些数字实际上控制了最后的参数W和b的值，所以它们被称作超参数。实际上深度学习有很多不同的超参数，之后我们也会介绍一些其他的超参数，如momentum、mini batch size、regularization parameters 等等。
4.8 深度学习和大脑的关联性（What does this have to do withthe brain?)
深度学习的确是个很好的工具来学习各种很灵活很复杂的函数，学习到从x到y的映射，在监督学习中学到输入到输出的映射。
所以这是一个过度简化的对比，把一个神经网络的逻辑单元和右边的生物神经元对比。至今为止其实连神经科学家们都很难解释，究竟一个神经元能做什么。一个小小的神经元其实却是极其复杂的，以至于我们无法在神经科学的角度描述清楚，它的一些功能，可能真的是类似 logistic 回归的运算，但单个神经元到底在做什么，目前还没有人能够真正解释，大脑中的神经元是怎么学习的，至今这仍是一个谜之过程。到底大脑是用类似于后向传播或是梯度下降的算法，或者人类大脑的学习过程用的是完全不同的原理。