神经元
神经网络
神经网络是怎么学习的？
这里需要用到神经网络的重要训练方法，前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Back Propagation）。前向传播的目的是在当前网络参数的基础上得到模型对输入的预估值，也就是我们常说的模型推断过程。比如说，我们要通过一位同学的体重、身高预测 TA 的性别，前向传播的过程就是给定体重值 71，身高值 178，经过神经元 h1、h2和 o1的计算，得到一个性别概率值，比如说 0.87，这就是 TA 可能为男性的概率。
在得到预估值之后，我们就可以利用损失函数（Loss Function）计算模型的损失。比如我们采用绝对值误差（Absolute Loss）作为我们的损失函数，如果这位同学的真实性别是男，那真实的概率值就是 1，根据公式 2 的绝对值误差定义，这次预测的损失就是|1-0.87| = 0.13。
神经元是神经网络中的基础结构，它参照生物学中的神经元构造，抽象出带有输入输出和激活函数的数学结构。而神经网络是通过将多个神经元以串行、并行、全连接等方式连接起来形成的网络，神经网络的训练方法是基于链式法则的梯度反向传播。
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深度学习是如何应用在推荐系统中的？
预测用户对某个物品的感兴趣程度，这个感兴趣程度往往是一个概率，最典型的就是点击率、播放率、购买概率等。