模型表示（Model representation）

模仿神经元：

x₀称为偏差单位或者偏差神经元（bias unit or bias neuron），它总是等于1；
θ称为权重（weights）（其实就是之前的参数）

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一个简单的神经网络:

Layer 1：也称为输入层（Input layer）
最后一层：称为输出层（output layer）
中间层：称为隐藏层（hidden layer）

神经网络各个激励函数的表示：

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向量化计算：

从输入层激励向前传播给隐藏层并计算，然后继续传播，最后计算输出层的激励，也称为前向传播（forward propagation）

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神经网络类似逻辑回归，只不过我们把输入的x₁，x₂，x₃改成a₁，a₂，a₃，而a₁，a₂，a₃又是由输入的x₁，x₂，x₃和一组Θ决定 。