当我们在训练一个神经网络的时候：
1). 随机初始化权重；
2). 前向传播，计算出h(x)，也就是每一个x对应输出的y的向量；
3). 用代码实现代价函数（cost function）J；
4). 反向传播算法，算出J对于参数（权重）Θ的偏微分；
5). 梯度检查，把反向传播计算得到的偏导值和数值方法计算得到的估计值对比，确保二者约等。这个是为了验证我们反向传播算法计算得到的结果是正确的；验证完成，关闭梯度检查。
6). 使用梯度下降或者更高级的算法和反向传播算法相结合，最小化代价函数J。
假设我们的神经网络有两个参数：我们目的就是想让代价函数最小。
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本文标题：合在一起（Putting it together）
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