第一次在csdn写博客

       研究生所学的方向是把专业知识与神经网络结合起来，所以在进行吴恩达的系列课程学习。学习的过程中遇到不懂的问题百度，总是能在csdn上看到很好的总结或解答。csdn真是一个很好的平台。作为python小菜鸟，今天也开通了这个博客，希望把学习过程中的一些问题和心得体会能够记录下来。也希望能够激励自己更加努力地学习。人工智能真的很棒，说真的很感兴趣，但学会它不是一朝一夕的事情，持之以恒，能发出来文章最好，发不出来也是学到了很有用的方法与思考方式。废话不多说了。看看今天学了点啥吧。

      做大学生英语竞赛的题做了好久，总是走神，这样不好。正确率倒是还可以，我觉得这个考试最重要的还是速度，题的难度来说是真的不太难，谁能做完谁就赢了。

      在Coursera上做改善深层神经网络第一周的第二个作业：正则化，其中遇到的问题：

      dZ2 = np.multiply(dA2, np.int64(A2 > 0))

不同的激活函数对应的g（z）的导数不同，z3层是sigmoid所以dZ3=A3-Y，而Z2层是RELU，其导数为分段函数：若Z<0,导数为0；若Z>=0,导数为1。此处dZ2套用公式dZ=dA*[g（Z）的导数],为multiply型（相同维度的矩阵对应位置元素相乘，得到的还是这个维度的矩阵，注意与乘完要加成一个数的np.dot区分开）

正则化挺好的！明天做梯度检查，加油