吴恩达神经网络Course——week4

一个多层的神经网络，结构是输入层->隐藏层->隐藏层->···->隐藏层->输出层**，在每一层中，我会首先计算Z = np.dot(W,A) + b，这叫做【linear_forward】，然后再计算A = relu(Z) 或者 A = sigmoid(Z)，这叫做【linear_activation_forward】，合并起来就是这一层的计算方法，所以每   初始化网络参数 前向传播 2.1

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