前向傳播過程中，
對第乙個樣本進行**：$} = } + b$ $a(1) = \sigma (})$
對第二個樣本進行**：$} = } + b$ $a(2) = \sigma (})$
。。。。。。
對第m個樣本進行**：$} = } + b$ $a(m) = \sigma (})$
即，如果有m個樣本，為了完成前向傳播就需要進行m次這樣的操作，但是採用for迴圈實現，效率將很低(前面已解釋)，因此需要採用向量化的手段加速運算：
定義輸入為矩陣x，x表示nx行m列的矩陣：
定義引數矩陣w是乙個維度為nx的列向量，那麼，w的裝置就是乙個行向量。
結果矩陣z是乙個1行m列的矩陣，可以表示為：
上面的計算過程，在python中可以使用一行**表示：
z = np.dot(w.t,x)+b需要注意的是，這裡的b是乙個實數，可以說是乙個1*1矩陣，但是當上面的向量加上這個實數的時候，會將b自動擴充套件成1*m行的行向量，這種特性在python中叫做廣播(broadcasting)。
z表示$}$到$}$的1*m矩陣，則同樣將$[}}}...}]$表示為a。
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