首先感謝這位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相關(guān)作業(yè)：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273

本來想要進deeplearning.ai的官網(wǎng)看作業(yè)的，因為我是在網(wǎng)易云上面看的課所以沒有作業(yè)，然而GFW把我關(guān)了，我現(xiàn)在用的新機器代理還沒設(shè)置好。照例來一句GTMD GFW！

然后本來想把jupyter notebook直接上傳到博客，但是轉(zhuǎn)換成html不支持，轉(zhuǎn)成markdown丟了好多東西，所以開一個我的github傳送門，可以看到代碼。

https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/NeuralNetworkandDeepLearning/logisticRegressionNeuralNetwork

總的來說呢，因為看了Andrew Ng對幾位深度學(xué)習(xí)大師的采訪，他們幾乎所有人的一點都提到了一件事情：

不要直接使用tf之類的框架來學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最好使用numpy之類的工具直接對矩陣進行操作，自己實現(xiàn)包括forward/back propagate，優(yōu)化函數(shù)和梯度下降。

在完成包括CNN之內(nèi)的所有簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，再去接觸tensorflow和pytorch。所以遵循以上過程，預(yù)計需要最少一周時間完成day1-day11博客的底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程，然后下周開始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下下周開始循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。