ubuntu之路——day13 只用python的numpy在较为底层的阶段实现单隐含层神经网络

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273

开一个我的github传送门，可以看到代码。

https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/NeuralNetworkandDeepLearning/OneHiddenLayerNN

今天接着day12的工作，day12使用了逻辑回归来预测猫的分类

今天完成了deeplearning.ai的第一门课程的作业三：带有一个隐含层的平面数据分类器

day13使用了一个输入层+一个隐含层+一个输出层，其实等于使用了两个激活层，隐含层使用tanh作为激活函数，输出层使用sigmoid作为激活函数

明天完成构建多个隐含层的神经网络