吴恩达深度学习笔记(22)-深层神经网络说明及前后向传播实现

深层神经网络（Deep L-layer neural network） 目前为止我们已经学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播，还有逻辑回归，并且你还学到了向量化，这在随机初始化权重时是很重要。 目前所要做的是把这些理念集合起来，就可以执行你自己的深度神经网络。 复习下前面21个笔记的内容： 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

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