【手把手系列之一】手写实现单层神经网络

使用python手写实现单层神经网络[本质上学习logistic 回归的系数]。单层：有参数的一层；输入不算网络层。

网络用途

或者说应用场景：使用单层神经网络来识别一张图片是否是猫咪的图片。

数学表示

给定一张图片$X$ 送到网络中，判断这张图片是否是猫咪的照片？

网络架构

单层神经网络:

• X(input)—> Output($\hat{y}$)

  处理过程：

  • X –> linear —> sigmoid —> $\hat{y}$

  数学表示

  训练集: $X = [x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(i)},....,x^{(m)}]$ ;对应标签:$Y=[y^{(1)},y^{(2)},...,y^{(i)},...,y^{(m)}]$ ;

  对于训练集中的每张照片$x^{$