一文讀懂深度學習：從神經元到BERT

一個神經網絡結構通常包含輸入層、隱藏層、輸出層。輸入層是我們的 features (特徵)，輸出層是我們的預測 (prediction)。神經網絡的目的是擬合一個函數 f*：features -> prediction。在訓練期間，通過減小 prediction 和實際 label 的差異的這種方式，來更改網絡參數，使當前的網絡能逼近於理想的函數 f*。   神經元(Neural Cell)  

>>阅读原文<<