【吴恩达深度学习课程作业】第一门课-神经网络与深度学习第四周实践任务
欢迎来到【吴恩达课后编程作业】资源页面，本资源专注于《神经网络和深度学习》课程的第四个星期的学习巩固。本作业详细解析并提供了编程练习的解决方案，帮助你在实践中掌握深度学习的基础知识。
作业概述
在本作业中，你将动手编写代码来构建多层神经网络。通过这两个任务，你将实践：
- 两层神经网络的设计与实现，包括输入层、隐藏层及使用Sigmoid激活函数的输出层。
- 多层神经网络的构建，允许你自己定义隐藏层的数量，运用ReLU作为隐藏层的激活函数，而在输出层使用Sigmoid。
主要内容
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初始化参数: 学习如何正确初始化权重和偏置，保证训练的稳定性，本作业包含针对两层和多层神经网络的参数初始化函数。
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前向传播: 实现线性操作结合激活函数(ReLU与Sigmoid)，理解如何计算每一层的输出，重点在于
[LINEAR -> ACTIVATION]的重复应用。 -
激活函数: 掌握Sigmoid和ReLU的使用及其在神经网络中的前向传播计算。
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多层整合: 学习如何串联多个
[LINEAR -> RELU]层，并以一个LINEAR -> SIGMOID层结束，形成完整的神经网络架构。 -
代码实战: 提供的代码案例涵盖了从初始化到前向传播的全过程，使你能逐步搭建起神经网络并应用到具体的练习题目中。
学习目标
- 理解神经网络的构建块，包括线性组合和激活函数的作用。
- 掌握深度学习中关键的初始化策略。
- 能够独立实现前向传播算法。
使用指南
- 环境准备: 确保你的Python环境中安装了必要的库，如NumPy、matplotlib等。
- 代码实践: 根据提供的代码模板，逐一理解每个函数的作用，并在本地运行验证其正确性。
- 调试与分析: 实践过程中，利用测试案例来验证每一部分的正确性，了解不同参数对模型的影响。
- 学习笔记: 在实践的同时，记录关键概念和遇到的问题及解决办法，深化理解。
注意事项
- 本资源旨在辅助学习，建议先观看吴恩达教授的课程视频，理解相关理论后再进行代码实践。
- 解答作业问题时，注重理解背后的数学原理和算法逻辑，而非仅仅追求代码的运行结果。
- 文档中提及的详细解释和步骤可参考上述博客文章，但请勿直接复制粘贴，鼓励理解和自我实现。
开始你的深度学习之旅，通过亲手实践加深对神经网络的理解，祝你学习顺利！