本周课程的主要内容有：
- Numpy库的使用
- 创建新数组 np.array( , dtype= ) np.zeros()
- 支持大多数算术运算
- 矩阵乘积 np.dot()
- 数组变形 a.reshape(3,4) a.ravel()
- 人工神经元
- 一组输入的数据-->线性变换-->激活函数-->输出
- 常用的激活函数：sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数
- 用单个神经元实现and or 等功能
- 多层神经网络
- 确定损失函数，利用梯度下降法优化权重
- 结构更复杂，能实现单层网络实现不了的功能
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