一、這節設置的目的
在前面的四節課以及之前學習中，吳恩達已經很詳細講解了向量化及其好處，這節課卻反過來教學生如何進行向量化以及向量化爲什麼是對的，個人認爲這節課的設置是有一些多餘的，
猜測其可能原因是想多舉出一些例子讓學生更好的理解淺層神經網絡，可是從個人角度來說聽課感覺不是很好，或許換種形式可能會更好。
二、向量化計算的相關內容
在之前的blog中已經有了較爲詳細的表述，這裏不再贅述
三、一些自己後來才注意到的細節
這裏是爲數不過使用了圓括號也就是訓練樣本角標的課件，但也只在這節課中感受到了訓練樣本作爲一個單獨的維度所起到的作用，而我們可以知道，在一個神經網絡正常工作的時候，所有的參數在不同訓練樣本之間是保持不變的，只有最後計算出來的各個函數的值會發生改變。所以其實在實際的使用過程中是不用過多考慮這一條的，但處理編程細節的時候注意區別就好了