重みとバイアスは、機械学習データの識別を簡素化するニューラルネットワークパラメーターです。

重みとバイアスは、ニューラルネットワークがネットワークを介してデータフローを前方に推進する方法を発達させます。これは前方の伝播と呼ばれます。前方の伝播が完了すると、ニューラルネットワークは、前方伝播で出現したエラーを使用して接続を改良します。次に、フローが逆になり、レイヤーを通過し、調整が必要なノードと接続を識別します。これは後方伝播と呼ばれます。

重みは、ニューラルネットワーク内の2つの基本ユニット間の接続管理を指します。

これらのユニットをトレーニングしてネットワークを前進させるには、ユニット信号の重みを増やすか減少させる必要があります。次に、これらの接続がテストされ、ネットワークを介して逆転してエラーを識別し、繰り返して最適な結果を生成します。

ニューラルネットワークのバイアスは、正しいエンドユニットにデータを送信する際の追加の重要なユニットです。バイアスは、ネットワーク内で既に整っているユニットとは完全に分離されています。最終製品に影響を与えるために、中央のデータユニットに追加されます。データの初期単位にバイアスを追加することはできません。重みと同様に、バイアスは、最も正確な最終結果を生成するために、ニューラルネットワークの流れを逆にすることで調整されます。バイアスが追加されると、前のユニットの値がゼロの場合でも、バイアスは信号をアクティブにし、データを前方に押します。
Weights and biases are neural network parameters that simplify machine learning data identification.

The weights and biases develop how a neural network propels data flow forward through the network; this is called forward propagation. Once forward propagation is completed, the neural network will then refine connections using the errors that emerged in forward propagation. Then, the flow will reverse to go through layers and identify nodes and connections that require adjusting ; this is referred to as backward propagation.

Weights refer to connection managements between two basic units within a neural network.

To train these units to move forward in the network, weights of unit signals must be increased or decreased. These connections will then be tested, reversed through the network to identify errors, and repeated to produce the optimal results.

Biases in neural networks are additional crucial units in sending data to the correct end unit. Biases are units entirely separate from the units already in place within the network. They are added to the middle data units to help influence the end product. Biases cannot be added to initial units of data. Like weights, biases will also be adjusted through reversing the neural network flow in order to produce the most accurate end result. When a bias is added, even if the previous unit has a value of zero, the bias will activate a signal and push the data forward.