人工ニューロンはバイアス用語を使用して、生成する出力のインターセプトまたはオフセットを表すことができます。単純な線形回帰モデルでは、バイアス用語はYインターセプトと考えることができます。これは、出力を生成するために加重入力の合計に追加される一定の値です。

ニューラルネットワークでは、バイアス用語により、すべての入力値がゼロであっても、ニューロンは活性化関数を左または右にシフトできます。これは、ネットワークが常に同じ値を常に出力しないようにするのに役立ち、ネットワークが入力と出力間のより複雑な関係をモデル化できるようにするため、重要です。

要約すると、重みのみを使用して複雑な関係をモデル化することは可能ですが、バイアス用語はモデルに追加の柔軟性を提供し、重みのみが使用された場合に発生する出力の特定の種類の制限または制限を防ぐのに役立ちます。
Artificial neurons use bias terms to allow them to represent an intercept or an offset in the output they produce. In simple linear regression models, the bias term can be thought of as a y-intercept, which is a constant value that is added to the sum of the weighted inputs to produce the output.

In neural networks, the bias term allows neurons to shift the activation function to the left or right, even if all of the input values are zero. This is important because it helps to prevent the network from always outputting the same value (e.g. 0) and allows the network to model more complex relationships between the inputs and outputs.

In summary, while it is possible to model complex relationships using only weights, the bias term provides additional flexibility to the model and helps to prevent certain types of limitations or restrictions in the output that would otherwise occur if only weights were used.