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深度神经网络基础回顾与本周任务
在之前的课程中，我们系统学习了单隐藏层神经网络的核心概念和实现方法。其中包括：
前向传播与反向传播：通过输入数据沿网络传播并逐层计算预测结果（前向传播），同时通过误差反推更新权重参数（反向传播）。 逻辑回归：作为分类任务的基础，逻辑回归函数帮助我们理解单层神经网络的基本工作原理。 向量化处理：通过向量化将单个样本扩展为整个训练集，提升计算效率。 权重初始化：合理初始化权重参数是深度学习成功的关键步骤，避免网络训练失效或收敛慢。 这些基础知识为后续构建和训练深度神经网络奠定了坚实基础。本周任务旨在将这些理念整合起来，实现一个完整的深度神经网络。
本周学习目标
模块化架构：将深度网络视为多个连续模块的组合，每个模块负责特定的任务。 深L层网络构建：实现一个具有L层的复杂网络，包含输入、隐藏层、输出层等多个功能模块。 维度分析：通过矩阵和向量的尺寸检查，确保网络结构的正确性。 缓存机制：理解如何在前向传播中保存中间结果，以便反向传播时使用这些信息进行梯度计算。 超参数调优：学习超参数（如学习率、批量大小、正则化强度等）在深度学习中的重要作用。 深度神经网络的核心概念
深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）由多个非线性层组成，每层通过非线性激活函数（如sigmoid、ReLU等）增强计算能力。其核心特征包括：
多层结构：与浅层网络不同，深度网络通过多个非线性层逐步提取数据特征，提升模型表达能力。 梯度下降：使用梯度 descent 算法优化权重参数，逐步逼近最优模型。 批量训练：同时处理多个样本加速训练过程，提高效率。 通过本周的任务，我们不仅要完成一个完整的深度网络实现，还要深入理解其内部机制，为后续复杂模型打下坚实基础。
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