本文通过分类和实体识别两个自然语言处理任务，深入浅出地介绍了神经网络的基础结构及其在非线性划分上的优势。文章详细阐述了神经网络中损失函数的计算方式，即交叉熵损失，并解释了激活函数的重要性，以及如何通过反向传播进行参数优化。
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主要讲述内容：
分类和实体识别，自然语言处理的两个任务为例，进行Neural network的讲解。
1，传统分类的线性划分在分类中不够完善，Neural network可以产生非线性划分
2，讲述Neural network的基本结构
3，讲述Neural network中的损失函数计算为cross entropy loss。需要激活函数，因为没有激活函数，多层累加的 Neural network等于一次大的线性变化。
4，讲述反向求导的手动计算
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