深度学习笔记中，浅层神经网络在第一门课第三周是如何讲解的？

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作者：黄海宽主要编写人员：黄海宽、林兴木（第四所所有底稿，第五课第一二周，第三周前三节）、神鹰（第三课所有底稿）、蔡志坚（第五课第三周底稿）、王璇、赵浩文、蔡浩文

作者：黄海广^[2]

主要编写人员：黄海广、林兴木（第四所有底稿，第五课第一二周，第三周前三节）、祝彦森:（第三课所有底稿）、贺志尧（第五课第三周底稿）、王翔、胡瀚文、 余笑、 郑浩、李怀松、 朱越鹏、陈伟贺、 曹越、 路皓翔、邱牧宸、 唐天泽、 张浩、 陈志豪、 游忍、 泽霖、沈伟臣、 贾红顺、 时超、 陈哲、赵一帆、 胡潇杨、段希、于冲、张鑫倩

参与编辑人员：黄海广、陈康凯、石晴路、钟博彦、向伟、严凤龙、刘成 、贺志尧、段希、陈瑶、林家泳、王翔、 谢士晨、蒋鹏

备注：笔记和作业（含数据、原始作业文件）、视频都在github^[3]中下载。

我将陆续将课程笔记发布在公众号“机器学习初学者”，敬请关注。

第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks)

3.1 神经网络概述（Neural Network Overview）

本周你将学习如何实现一个神经网络。在我们深入学习具体技术之前，我希望快速的带你预览一下本周你将会学到的东西。如果这个视频中的某些细节你没有看懂你也不用担心，我们将在后面的几个视频中深入讨论技术细节。

现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络。上周我们讨论了逻辑回归，我们了解了这个模型(见图 3.1.1)如何与下面公式 3.1 建立联系。