概述
当输入一个样本时，对应于神经元模型
设输入是大小为n[0]的列向量x，第一层隐层神经元个数为n[1]，对应列向量z[1]，则有：
z[1] = w[1]*x + b[1]
易知w[1]是n[1] x n[0]大小的矩阵，b[1]是大小n[1]的列向量。
当输入整个样本集（设一共m条样本），则此时输入是n[0] x m大小的样本矩阵（对应m个样本），z[1]是n[1] x m大小的矩阵（对应m个样本），而w[1]仍然是n[1] x n[0]大小的矩阵。注意此时b[1]在代码编写中仍可设为大小n[1]的列向量，因为加法运算能通过python的广播机制实现
最后
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