神经网络的应用有哪些?

神经网络的应用有哪些?

权重和偏差是神经网络中的核心参数,决定了如何将输入转换为输出。权重跨层连接神经元,缩放输入值以学习模式。

偏置被添加到加权输入,使模型能够移动激活函数。这种灵活性允许网络表示更广泛的关系。例如,如果没有偏见,神经元可能会很难对复杂的模式进行建模。

在训练期间,权重和偏置通过反向传播和优化迭代更新,最小化损失函数以提高模型精度。

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