例子代码位置：https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/单隐藏层2分类神经网络
对上图的数据建立一个模型来做分类
X：一个numpy的矩阵，包含了这些数据点的数值，维度为: (2, 400)
Y：一个numpy的向量，对应着的是X的标签【0 | 1】（红色:0 ， 蓝色 :1），度为: (1, 400)
神经网络模型
n_x - 输入层节点的数量，图中为2
n_h - 隐藏层节点的数量，图中为4
n_y - 输出层节点的数量，图中为1
W1 - 权重矩阵,维度为（n_h，n_x）---(4,2)
b1 - 偏向量，维度为（n_h，1）---(4,1)
W2 - 权重矩阵，维度为（n_y，n_h）---(1,4)
b2 - 偏向量，维度为（n_y，1）---(1,1)正向传播
正向传播通过公式计算y，对于单个样本
公式：
隐藏层为什么用tanh，是因为tanh激活函数通常比隐藏层单元的sigmoid激活函数效果更好，因为其输出的平均值更接近于零。
而输出层用sigmoid，是因为此项目做的是二分类
向量化公式：
# 前向传播，python代码
Z1 = np.dot(W1, X) b1
A1 = np.tanh(Z1)
Z2 = np.dot(W2, A1) b2
A2 = sigmoid(Z2)对于所有样本的成本函数J公式：
# 计算成本
logprobs = np.multiply(np.log(A2), Y) np.multiply((1 - Y), np.log(1 - A2))
cost = - np.sum(logprobs) / m反向传播
左边公式为单个样本
公式，右边为向量化后的公式，其中dZ1需要计算
，g激活函数为tanh，求导为
所以
为
dZ2 = A2 - Y
dW2 = (1 / m) * np.dot(dZ2, A1.T)
db2 = (1 / m) * np.sum(dZ2, axis=1, keepdims=True)
dZ1 = np.multiply(np.dot(W2.T, dZ2), 1 - np.power(A1, 2))
dW1 = (1 / m) * np.dot(dZ1, X.T)
db1 = (1 / m) * np.sum(dZ1, axis=1, keepdims=True)更新参数
使用反向传播的(dW1, db1, dW2, db2)来更新(W1, b1, W2, b2)
- α：学习速率
- θ：参数
预测
构建predict()来使用模型进行预测， 使用向前传播来预测结果。 激活值大于0.5为1，小于为0
代码语言：javascript复制# forward_propagation正向传播公式
A2, cache = forward_propagation(X, parameters)
# np.round四舍五入，既大于0.5为1，其他为0
predictions = np.round(A2)构建神经网络步骤
1. 定义神经网络结构（输入单元的数量，隐藏单元的数量等）。 2. 初始化模型的参数，参数权重W是不能全部初始化为零，会导致
始终等于
，完全对称。这样隐藏层设置多个神经元就没有任何意义了。 3. 循环：
- 实施前向传播
- 计算损失
- 实现向后传播
- 更新参数（梯度下降）
