计划在9月4日（截止日期）之前完成DeepLearning的所有课程学习。每个课程对应一篇博客，根据学习进度随时更新。
参考课程

（一）深度学习概论

结构化数据和非结构化数据

结构化数据是已经清楚定义并组织的数据，如数据库。
非结构化数据不具有结构化特征，如图片、音频等。

提高效果的方法

-训练更大的神经网络
-投入更大规模的标记数据

（二）神经网络基础

二分分类

举例：识别输入图像x中有/没有猫，返回y（有为1，无为0）
图片在计算机中的存储形式

使用向量x存储矩阵中的三组数据，组织成nx1的向量，并将每个向量作为一列组织成整体输入X（一种约定），输出Y则为1xm的向量。

Logistic回归

在二分分类问题中，得到的结果是输入符合要求的期望，因此需要介于0和1之间。采用σ函数满足该限制。

Loss Function：考察单个样本数据和实际结果的接近程度。选择该形式是因为其直观上是凸函数，有唯一极小值，避免非凸函数的多个极值情况，便于求解。

Cost Function：考察样本总体对实际结果的拟合效果。

梯度下降法

初始化w和b，每次选择梯度最大的方向前进，或者停在最终结果处，由于成本函数是凸函数，所以存在唯一极小值。

其中，α代表学习率，即前进步长。

计算图、计算图的导数计算

导数计算采用链式法则从右向左进行，即dJ/da = (dJ/du)*(du/da)

单个训练样本时同理操作。

Logistic回归中的梯度下降法

对代价函数的每个累加项对应求导即可得到偏导值。
图中的J,dw1,dw2,db是累加项，所以最终要除以m。而zi,ai,dzi对应每个训练样本的值。求累加值增量时，采用4中的链式法则的思想。

向量化

向量化避免了在程序中显式使用for循环，有效减少运行时间。
例子中的操作方法：
import numpy
a = numpy.random.rand(1000000)
b = numpy.random.rand(1000000)
c= numpy.dot(a, b)
该操作比for循环计算并累加效率高得多。所以每次需要for循环时，查看numpy中是否有可调用的内置函数，避免使用for循环。
根据以上例子，我理解的向量化是用向量的形式，组织每轮循环中得到的结果，利用numpy内置函数高效地计算出矩阵相乘的结果。

逆向传播时通过向量化消除了两层的for循环，即在一次步进中没有循环。但如果想要多次迭代，还需在外层添加计数循环。

Python广播

在矩阵元素的运算（区别于矩阵乘法）中，将规模较小的矩阵（其实是向量）进行若干次复制后，再对对应位置的元素进行运算。

使用assert保证矩阵是预期的形状，如assert(a.shape==(3, 4))。调用reshape方法可以将矩阵保持期望形状，如a = a.reshape(3, 3)。

（三）浅层神经网络

计算神经网络的输出

以只有一个隐层的神经网络为例。直观上，多层的神经网络是多个单层神经网络的堆叠。
其中的每个节点都经过z = wTx + b, σ(z)的计算，如图所示。

对0层到1层的计算进行向量化，根据如下公式：

多样本向量化

将输入样本按列排列，进行向量化操作。此时对应A[i]，在垂直方向，这个垂直索引对应于神经网络中的不同节点。例如节点位于矩阵的最左上角对应于激活单元，它是位于第一个训练样本上的第一个隐藏单元。它的下一个值对应于第二个隐藏单元的激活值。当水平扫描，将从第一个训练示例中从第一个隐藏的单元到第二个训练样本，第三个训练样本……

激活函数

通常tanh的表现优于sigmoid函数。但有例外情况：在二分类的问题中，对于输出层，因为y的值是 0 或 1，所以想让输出的数值介于 0 和 1 之间，而不是在-1 和+1 之间。所以需要使用 sigmoid 激活函数。
对于上面的例子，可以在隐层使用tanh，输出层使用sigmoid。
ReLU函数是最常用的。
如果不使用激活函数，那么多层的神经网络本质上仍然是一层，此时的隐藏层是多余的。为了构建多层神经网络，必须引入非线性的激活函数。

随机初始化

将各层的w初始化为0，会导致正向传播时的结果相同，从而导致反向传播时的结果也相同，无法起到训练的作用。
为此，应该把w的各个元素初始化为非0的较小的数。因为使用sigmoid或tanh激活函数时，若z过大或过小，会导致斜率趋近于0，降低运行效率。
b初始为0不会产生负面影响。

（四）深层神经网络

深层网络中的前向传播

有一个隐藏层的神经网络，就是一个两层神经网络。
当计算神经网络的层数时，不算输入层，只算隐藏层和输出层。
前向传播可以归纳为多次迭代:
𝑧[𝑙] = 𝑤[𝑙]𝑎[𝑙−1] + 𝑏[𝑙]，
𝑎[𝑙] = 𝑔[𝑙](𝑧[𝑙])。

向量化实现过程可以写成：
𝑍[𝑙] = 𝑊[𝑙]𝑎[𝑙−1] + 𝑏[𝑙]，
𝐴[𝑙] = 𝑔[𝑙](𝑍[𝑙]) (𝐴[0] = 𝑋)

深层网络中的反向传播

反向传播的步骤可以写成：
（1）𝑑𝑧[𝑙] = 𝑑𝑎[𝑙]∗ 𝑔[𝑙]′(𝑧[𝑙])
（2）𝑑𝑤[𝑙] = 𝑑𝑧[𝑙]⋅ 𝑎[𝑙−1]
（3）𝑑𝑏[𝑙] = 𝑑𝑧[𝑙]
（4）𝑑𝑎[𝑙−1] = 𝑤[𝑙]𝑇⋅ 𝑑𝑧[𝑙]
（5）𝑑𝑧[𝑙] = 𝑤[𝑙+1]𝑇𝑑𝑧[𝑙+1]⋅ 𝑔[𝑙]′(𝑧[𝑙])
式子（5）由式子（4）带入式子（1）得到，前四个式子就可实现反向函数。
向量化实现过程可以写成：
（6）𝑑𝑍[𝑙] = 𝑑𝐴[𝑙]∗ 𝑔[𝑙]′(𝑍[𝑙])
（7）𝑑𝑊[𝑙] =1/𝑚(𝑑𝑍[𝑙]⋅ 𝐴[𝑙−1]𝑇)
（8）𝑑𝑏[𝑙] =1/𝑚(𝑛𝑝. 𝑠𝑢𝑚(𝑑𝑧[𝑙], 𝑎𝑥𝑖𝑠 = 1, 𝑘𝑒𝑒𝑝𝑑𝑖𝑚𝑠 = 𝑇𝑟𝑢𝑒))
（9）𝑑𝐴[𝑙−1] = 𝑊[𝑙]𝑇. 𝑑𝑍[𝑙]

核对矩阵的维数、深层神经网络的基本单元

建议：使用assert确保矩阵维数符合预期。debug时复现各个矩阵维数。

超参数

指能控制参数的参数。如学习率、迭代次数、层数、每层神经元数等。
可以通过尝试的方法确定超参数的选择。