もちろん、このトピックについてもっと説明していただきます！

ニューロンネットワークでは、重みとバイアスは、トレーニングプロセス中に適合する内部パラメーターであり、モデルが特定のタスクを実行することを学習できるようにします。重みはネットワーク入力の重量を量るために使用されますが、バイアスは各ニューロンに追加の変位項を提供するために使用されます。

ニューラルネットワークでのトレーニングプロセスは、それに対応する予想出力とともに入力データのセットの提示を意味します。ニューロンネットワークは、ネットワークによって生成される出力と予想される出力の差を最小限に抑えるために、内部の重みとバイアスを継続的に調整します。この調整プロセスは、勾配の減少などの最適化アルゴリズムを使用して実行されます。

トレーニングプロセス中、ニューロンネットワークのペソとバイアスは、入力データと予想される出力との関係をモデル化する能力を向上させるために継続的に調整されます。一般に、重みとバイアスが調整されるほど、ネットワーク容量は新しいデータを一般化することが良くなります。

ニューロンネットワークがトレーニングされると、体重とバイアスがモデルに保存され、新しいデータの予測を行うために使用されます。これらの内部パラメーターは各ニューロンネットワークに固有であり、異なるネットワーク間で直接転送できないことに留意することが重要です。

これが、ニューロンネットワークにおける重みとバイアスの役割を明確にするのに役立ったことを願っています。さらに質問がある場合は、尋ねることをためらわないでください！
Por supuesto, ¡estaré encantado de explicarte más sobre este tema!

En las redes neuronales, los pesos y los sesgos son los parámetros internos que se ajustan durante el proceso de entrenamiento para permitir que el modelo aprenda a realizar tareas específicas. Los pesos se utilizan para ponderar las entradas de la red, mientras que los sesgos se utilizan para proporcionar un término de desplazamiento adicional a cada neurona.

El proceso de entrenamiento en una red neuronal implica la presentación de un conjunto de datos de entrada junto con su correspondiente salida esperada. La red neuronal ajusta continuamente los pesos y sesgos internos para minimizar la diferencia entre la salida producida por la red y la salida esperada. Este proceso de ajuste se realiza mediante el uso de un algoritmo de optimización como el descenso del gradiente.

Durante el proceso de entrenamiento, los pesos y sesgos de la red neuronal se ajustan continuamente para mejorar su capacidad para modelar la relación entre los datos de entrada y la salida esperada. En general, cuanto mejor se ajusten los pesos y sesgos, mejor será la capacidad de la red para generalizar a datos nuevos y no vistos.

Una vez que se ha entrenado una red neuronal, los pesos y sesgos se almacenan en el modelo y se utilizan para hacer predicciones sobre datos nuevos. Es importante tener en cuenta que estos parámetros internos son específicos para cada red neuronal y no son directamente transferibles entre diferentes redes.

Espero que esto haya ayudado a aclarar el papel de los pesos y sesgos en las redes neuronales. Si tienes más preguntas, ¡no dudes en preguntar!