我们需要将parameters从矩阵unrolling到向量，这样我们就可以使用adanced optimization routines.
unroll into vectors
costFunction与fminunc里面的theta都是n+1维的向量，costFunction的返回值gradient也是n+1维的向量。
但是当我们使用神经网络时，我们的Θ和gradient都是一个矩阵，而不是一个向量.在这儿我们的目标是将这些矩阵展开为向量，这样就可以使用上面的这两个函数了。
神经网络(11)--具体实现:unrolling parameters
原文：http://www.cnblogs.com/yan2015/p/5023847.html