我所選的課程為 Deep Learning Specialization 底下的兩堂課：

• Neural Networks and Deep Learning
• Improving Deep Neural Networks
  後半段的影片聲音好像會重疊，所以我後來都直接去 YT

What is Neural Network?

這是大家最常看到的神經網路(Neural Network, NN)

在介紹 Neural Network 之前，我們先簡單介紹最基本的 Neuron

Neuron

我把一個最基本的 Neuron 想像成一個函數 f(x)，你丟進一個 x 他會進行一些運算(通常是矩陣運算)，接著輸出一個 y 出來
Neuron 即為 Neural Network 的最小單元，將許多 Neuron 連結起來，就能得到一個 Neural Network 的骨架

Neural Network

以這張圖為例子，最左邊的 x 為我們的 input data，就是 f(x) 中的 x，電腦來看的話這裡的 x 多為向量，像是圖形辨識的 NN，其中每一個 x1, x2, x3 就是輸入三張圖片的概念

每一直行都是一層，而這個 NN 總共有 4 層，input data 可以當作第 0 層，依此類推

小心得

今天時間抓得很差QAQ，還沒將這 30 天的內容的架構整理出來，可能會有點亂亂的各位請見諒
會在一些小地方(像是要放哪張圖片)糾結不少時間，或是打的內容有沒有問題、是否足夠詳細、敘述方式有無問題...等等
不過這應該就是我要在這 30 天內學會的東西吧，還有不少空間能夠努力！

另一原因是今天都在搞 SQL
明明只是讀個 .sql 檔結果搞了一下午...

Ref.

• Neural Networks and Deep Learning

  本文圖片皆來自課程講義