1.什么是神经网络
?拟合函数是最简单的神经网络
?这就是一个最小的神经元
这是一个较为复杂的神经网络
神经网络非常擅长于从X到Y映射函数
2.用神经网络监督学习
具体的例子：
翻译软件中输入英文直接得到中文；
无人驾驶技术中输入道路前方的图像直接得到各个车辆的位置；
等等；
接下来正式进入深度学习的基础学习
对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量 X ，它可能对应一张图片，你想识别这张图片识别看它是否是一只猫或者不是一只猫的图片，你想要一个算法能够输出预测，你只能称之y^?=wTx+b
?关于sigmoid函数的公式是这样的
在
? ?
? ? ?这里?z??是一个实数，这里要说明一些要注意的事情，如果?z??非常大那么函数?将会接近于0，关于?z 的sigmoid函数将会近似等于1除以1加上某个非常接近于0的项，因为?e的指数如果是个绝对值很大的负数的话，这项将会接近于0，所以如果?z很大的话那么关于?z 的sigmoid函数会非常接近1。相反地，如果?z 非常小或者说是一个绝对值很大的负数，那么关于?这项会变成一个很大的数，你可以认为这是1除以1加上一个非常非常大的数，所以这个就接近于0。实际上你看到当?z 变成一个绝对值很大的负数，关于?z 的sigmoid函数就会非常接近于0，因此当你实现逻辑回归时，你的工作就是去让机器学习参数?w以及?b 这样才使得??成为对?y?=?1 这一情况的概率的一个很好的估计
为了训练逻辑回归模型的参数 w?和参数 b ，我们需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数 w ?和参数 b 。先看一下逻辑回归的输出函数
损失函数又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况
我们通过这个称为 L 的损失函数，来衡量预测输出值和实际值有多接近。一般我们用预测值和实际值的平方差或者它们平方差的一半，但是通常在逻辑回归中我们不这么做，因为当我们在学习逻辑回归参数的时候，会发现我们的优化目标不是凸优化，只能找到多个局部最优值，梯度下降法很可能找不到全局最优值，虽然平方差是一个不错的损失函数，但是我们在逻辑回归模型中会定义另外一个损失函数。
我们在逻辑回归中用到的损失函数是：
?接下来讲一下———梯度下降法（其实就是求导）
梯度下降法能做什么？
通过最小化代价函数（成本函数）J（w,b)来训练的参数w和b
?梯度下降法的形象化说明
?
?梯度下降法的细节化说明（两个参数）
逻辑回归的代价函数（成本函数）J（w,b)是含有两个参数的。
?
?表示求偏导符号，?J(w,b)/?w就是函数J（w,b)对w求偏导，在代码中我们用d表示这个结果
然后稍微讲一下导数（微积分）
导数这个概念意味着斜率，导数听起来是一个很可怕、很令人惊恐的词，但是斜率以一种很友好的方式来描述导数这个概念。所以提到导数，我们把它当作函数的斜率就好了。更正式的斜率定义为在上图这个绿色的小三角形中
?
我想让你知道以下两点?
第一点，导数就是斜率，而函数的斜率，在不同的点是不同的。在第一个例子中 f ( a ) = 3 a f(a)=3af(a)=3a ，这是一条直线，在任何点它的斜率都是相同的，均为3。
第二点，如果你想知道一个函数的导数，你可参考你的微积分课本或者维基百科，然后你应该就能找到这些函数的导数公式。
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计算图
可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或反向传播过程组织的。首先我们计算出一个新的网络的输出（前向过程），紧接着进行一个反向传输操作。
这就是一个链式法则，如果学过高数，这就会非常的简单。?