簡単に言えば、それについて魔法のようなものは何もありません。それはすべて数学です。
-1.0から1.0の範囲の正規化された「入力」変数があり、それぞれが結果を決定するための「ランク」です。つまり、-1に対してよりネガティブなほど、結果がA、1の方がポジティブになると、結果がBになる可能性が高くなります。

計算は、「重量」と呼ばれるマジック番号を返すことができる一連の複雑な操作で構成されており、最終的な選択は「入力」の合計から「重量」と決定されます。

たとえば、入力が2で、重量が-0.5の場合、結果は1.5になります。これは、2つの選択肢のしきい値として0を設定すると、Bを取得します。

バイアスは、重量に追加された数にすぎません。

重みを生成する複雑な操作は、データセットの上に発生します。このようにして、最終的な重量（これは魔法のようなものではなく、文字通り数字です）は、データセットの結果の「フットプリント」、つまり学んだことのようなものです。
In simple terms, there's nothing magical about it, it's all math.
There is a normalized "input" variable that can range from -1.0 to 1.0, each of them being a "rank" to determine the result, that is, the more negative for -1, the more chances of the result being A, the more positive for the 1, the more are the chances of the result being B.

The calculation consists of a series of complex operations that can return a magic number called "weight", the final choice is determined from the sum of the "input" with the "weight" .

For example, if the input is 2 and the weight is -0.5, the result will be 1.5, which, if we set 0 as the threshold between the two choices, we will get B.

The bias is also just a number added to the weight.

The complex operations to generate the weight occur on top of the dataset, in this way the final weight (which is not something magical, it is literally a number) is like a "footprint" of the results of the dataset, the learned thing.