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。