人工ニューロンの重みとバイアスの関係は、重みが入出力関係の強度を決定し、バイアスが活性化しきい値を決定することです。言い換えれば、重みは各入力が最終出力にどれだけ寄与するかを決定しますが、バイアスは、アクティベーション関数がどの時点で発射して出力を生成するかを決定します。

重みは各入力に割り当てられ、より大きな重みが、対応する入力が出力に大きな影響を与えることを示します。一方、バイアスは、加重入力の合計に追加される単一の値であり、活性化関数のシフトを可能にします。

一緒に、重みとバイアスは、人工ニューロンの全体的な挙動と、それが入力にどのように反応するかを決定します。ウェイトとバイアスを調整することにより、ネットワークはパターンを認識し、さまざまなタスクを実行することを学ぶことができます。
The relationship between weights and biases in artificial neurons is that weights determine the strength of the input-output relationship and biases determine the activation threshold. In other words, the weights determine how much each input contributes to the final output, while the bias determines at what point the activation function should fire and produce an output.

Weights are assigned to each input, with a larger weight indicating that the corresponding input has a greater impact on the output. The bias, on the other hand, is a single value that is added to the sum of weighted inputs, allowing for a shift in the activation function.

Together, the weights and biases determine the overall behavior of the artificial neuron and how it responds to inputs. By adjusting the weights and biases, the network can learn to recognize patterns and perform various tasks.