此资源为吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习专项课程中第一周作业的Python代码文件，包含基础数学库numpy的使用及神经网络初步编程实践。适合初学者参考学习。
吴恩达的深度学习课程是全球范围内非常受欢迎的在线教育项目，旨在教授学员如何构建和理解深度学习模型。在这个“吴恩达deeplearning课后作业Course_1代码.zip”压缩包中，包含了课程第一部分（Course_1）的三个不同作业的源代码，分别是关于搭建深层神经网络、神经网络思维中的逻辑回归以及使用一个隐藏层解决平面数据分类问题的实践。
我们来看C1W4-搭建深层神经网络及运用.ipynb。这个作业的核心是实现和理解多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP），这是一种前馈神经网络，通常用于分类任务。在作业中，你可能需要使用Python的深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，来创建一个具有多个隐藏层的神经网络，并将其应用到实际数据集上，比如MNIST手写数字识别。这个过程涉及到权重初始化、激活函数（例如ReLU）、反向传播算法、损失函数（如交叉熵）以及优化器（如梯度下降或Adam）的理解和实现。
C1W2-具有神经网络思维的Logistic回归.py作业将带你深入理解逻辑回归。虽然逻辑回归本身不是一种深度学习模型，但它经常作为单层神经网络的一个特例被讨论。在这个作业中，你可能会用神经网络的角度去实现逻辑回归，这包括线性变换、激活函数（这里的激活函数是sigmoid）以及训练过程。通过这个作业可以理解神经网络是如何使用链式法则进行梯度计算和参数更新的。
C1W3-带有一个隐藏层的平面数据分类.py则涉及到了单一隐藏层的神经网络应用于二维数据分类的问题。在这个作业中，你可能会用到模拟的平面数据集，比如XOR问题，来展示一个简单的神经网络如何解决非线性可分问题。你需要理解和实现隐藏层权重和偏置更新，并且通过调整网络结构和参数提高分类性能。
这三个作业帮助你逐步建立起深度学习的基本概念和实践经验，包括网络架构、反向传播、损失函数以及优化算法。这些知识对于进一步学习更复杂的模型如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）至关重要。同时，解决实际问题也会锻炼你的编程技能和数据分析能力，使你能够更好地应对深度学习项目中的挑战。
5星
