全连接神经网络的特征归一化，一步步理解并实现全连接神经网络——特征的归一化

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神经网络的反向传播算法，一步步理解并搭建全连接神经网络——反向传播的实现。

在实现神经网络算法时，会遇到如何判断反向传播求解的梯度是否正确的问题.一步步理解并实现全连接神经网络——梯度检验。

神经网络算法是如何提取到更多有用的信息,一步步理解并实现全连接神经网络——异或的实现。

神经网络的参数初始化，为什么采用随机初始化，如何进行随机初始化参数，梯度消失与梯度爆炸问题。一步步理解并实现全连接神经网络——参数的随机初始化。

神经网络的代价函数，一步步理解并实现全连接神经网络——代价函数的选择。

神经网络算法如何用于解决回归，分类问题。

python的序列化与反序列内容

神经网络隐藏层的激活函数的选择，一步步理解并实现全连接神经网络——激活函数的选择