人工ニューロンは、深い学習で使用されているものと同様に、人間の脳の実際のニューロンの挙動をシミュレートすることを目的としています。彼らは入力を受け取り、それらを処理し、出力を生成します。このシミュレーションでは、入力はニューロンへの接続の強度を表すように重み付けされており、バイアス用語は、たとえ入力を受け取らない場合でも、ニューロンの発射傾向を表します。

ニューロンは、入力を出力に変える小さなマシンと考えてください。入力を出力に接続するためにウェイトのみを使用した場合、出力は入力が十分に強い場合にのみ生成されます。ただし、現実の世界では、ニューロンは、入力を受け取っていなくても出力を生成する傾向があります。これは、バイアス用語が登場する場所です。入力が弱い場合でも、出力をオンにすることができる小さなスイッチのように機能します。

言い換えれば、バイアス用語は、出力が生成される前に超えなければならないしきい値のように機能します。バイアス用語により、ニューロンの挙動を微調整して、それが私たちが望むように機能するようになります。バイアス用語がなければ、ニューロンは柔軟性がはるかに低く、強力な入力を受け取った場合にのみ出力を生成することに限定されます。
Artificial neurons, like the ones used in deep learning, are meant to simulate the behaviour of real neurons in the human brain. They receive inputs, process them, and produce an output. In this simulation, the inputs are weighted to represent the strength of their connection to the neuron, and the bias term represents the neuron's tendency to fire even if it doesn't receive any inputs.

Think of a neuron as a little machine that turns inputs into outputs. If we only used weights to connect the inputs to the outputs, the output would only be produced if the inputs are strong enough. However, in the real world, neurons have a tendency to produce an output even if they don't receive any inputs. This is where the bias term comes in. It acts like a little switch that can turn the output on, even if the inputs are weak.

In other words, the bias term acts like a threshold that must be exceeded before the output is produced. The bias term allows us to fine-tune the behaviour of the neuron so that it works the way we want it to. Without a bias term, the neuron would be much less flexible and would be limited to producing outputs only when it receives strong inputs.