如果一个m*n的矩阵，对一个1*n（m*1）的矩阵进行加减乘除时，会进行重复m（n）次已得到m*n的矩阵，并进行运算。技术上，在第一行代码后变量cal已经是一个1*4的矩阵了，所以技术上不需要调用reshape。axis=0，这个轴为0，希望python在竖直方向求和，这个轴0意味着数值方向相加，在前期的logistic回归函数当中的参数b就利用了类似的广播形式。python会做的事情是，将100

在神经网络中，激活函数分为两种：隐藏层激活函数和输出层激活函数。函数是决定神经网络模型输出的数学方程。换句话说，激活函数是在人工神经网络中添加的一种函数，用于帮助网络学习数据中的复杂模式。它接收来自上一个单元的输出信号，并将其转换为下一个单元可以接受的形式。所有隐藏层通常使用相同的激活函数。输出层通常会使用与隐藏层不同的激活函数，这取决于模型所需的预测类型。激活函数通常也是可微分的，这意味着可以计

在神经网络中，激活函数分为两种：隐藏层激活函数和输出层激活函数。函数是决定神经网络模型输出的数学方程。换句话说，激活函数是在人工神经网络中添加的一种函数，用于帮助网络学习数据中的复杂模式。它接收来自上一个单元的输出信号，并将其转换为下一个单元可以接受的形式。所有隐藏层通常使用相同的激活函数。输出层通常会使用与隐藏层不同的激活函数，这取决于模型所需的预测类型。激活函数通常也是可微分的，这意味着可以计

首先拿以上这样一种神经网络模型来演示。

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