模仿神經(jīng)元：
x0稱為偏差單位或者偏差神經(jīng)元（bias unit or bias neuron）睹栖，它總是等于1乎折；
θ稱為權重（weights）（其實就是之前的參數(shù)）
一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡:
Layer 1：也稱為輸入層（Input layer）
最后一層：稱為輸出層（output layer）
中間層：稱為隱藏層（hidden layer）
神經(jīng)網(wǎng)絡各個激勵函數(shù)的表示：
向量化計算：
從輸入層激勵向前傳播給隱藏層并計算加派，然后繼續(xù)傳播残邀，最后計算輸出層的激勵开睡，也稱為前向傳播（forward propagation）
神經(jīng)網(wǎng)絡類似邏輯回歸莹菱，只不過我們把輸入的x1而柑，x2文捶，x3改成a1，a2媒咳，a3粹排，而a1，a2涩澡，a3又是由輸入的x1顽耳，x2，x3和一組Θ決定 妙同。
