（未完） 3.1 神經網絡概述 3.2 神經網絡表示 3.3 計算神經網絡的輸出 3.4 多個例子中的向量化 3.5 向量化實作的解釋 3.6 激活函數 3.7 為什麼需要非線性激活函數 3.8 激活函數的導數 3.9 神經網絡的梯度下降法 3.10 （選修）直覺了解反向傳播 3.11 随機初始化
![吳恩達深度學習（筆記+作業）·第四課·第一周 卷積神經網絡一、計算機視覺二、邊緣檢測三、padding、stride四、三維卷積（加入其他通道）五、卷積網絡六、卷積神經網絡作業[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)