目录 一、代价函数 1.1 问题介绍 1.2 代价函数介绍 二、前向传播与反向传播 2.1 我们要做的事情 2.2 理解前向传播 2.3 理解反向传播 2.4 利用前向传播与反向传播实现神经网络 2.5 举例 三、梯度检验 3.0 什么是梯度检测 3.1 方法：用数值逼近导数（数值上求近似导数） 3.2 结论 四、随机初始化 4.1 为什么需要随机初始化 4.2 随机初始化要做什么 五、本章在做什么呢？ 一、代价函数 1.1 问题介绍 1.2 代价函数介绍 二、前向传播与反向传播 2.1 我们要做的事情 2.2 理解前向传播 2.3 理解反向传播 2.4 利用前向传播与反向传播实现神经网络 2.5 举例 三、梯度检验 3.0 什么是梯度检测 3.1 方法：用数值逼近导数（数值上求近似导数） 3.2 结论 四、随机初始化 4.1 为什么需要随机初始化 4.2 随机初始化要做什么 五、本章在做什么呢？