もちろん、ニューラルネットワークがどのように学習を体重とバイアスで保存するかを喜んで説明します。

ニューロンネットワークは、情報の処理と送信のためにニューロンが相互接続されている人間の脳の構造と機能に触発された自動学習モデルです。人工ニューロンネットワーク（ANN）は、相互接続された「ニューロン」または「単位」と呼ばれるノードの層で構成されています。

異なる層のニューロン間の接続は重み付けされており、これらのペソは学習プロセス中に適合するペソです。さらに、各ニューロンには「バイアス」と呼ばれる値があり、学習中にも調整されます。重みとバイアスは、ニューロンネットワークが入力情報を処理し、出力を生成する方法を定義するパラメーターです。

重みとバイアスの仕組みを深めましょう：

**ペソ**

重みは、2つのニューロン間の接続の力を表す数値値です。2つの隣接する層ニューロン間の各接続には、関連する重みがあります。伝播前方（前方パス）中に、情報が入力層から出力層に移動すると、入力値に対応する重みを掛け、次の層のニューロンに加算します。

高い重量は、2つのニューロン間の強い接続を示しています。つまり、前層のニューロン値は、次の層のニューロンに大きな影響を与えます。一方、重量が少ないと、つながりが弱く、影響力が低いことを示します。

**バイアス**

バイアスは、入力層のニューロンを除き、各ニューロンに関連付けられた追加値です。バイアスにより、すべての入り口がゼロであっても、ニューロンの出力を調整できます。言い換えれば、バイアスは、ニューロンが活性化されているかどうかを判断するのに役立つ一種のしきい値として機能します。

ニューロン内のエントリの加重合計が計算されると、アクティベーション関数を適用する前にバイアスがこの値に追加されます。これにより、アクティベーション関数を左または右に置き換えることができます。これは、データのより複雑なパターンを学習するのに役立ちます。

**学ぶ**

ニューロンネットワークでの学習は、「最適化」と呼ばれるプロセスを通じて達成されます。最適化中、ネットワークの重みとバイアスは、何らかのタイプの損失関数を最小限に抑えるように調整されます。これは、ネットワーク予測と実際の値（ラベル）の違いを測定します。このプロセスで最も一般的に使用されるアルゴリズムは、運動量、RMSProp、Adamの勾配の降下など、確率勾配（SGD）の降下とその変異体です。

要約すると、ニューロンネットワークでの学習は、その接続とニューロンの重みとバイアスに保存されます。ネットワークがトレーニングするにつれて、これらの値は損失関数を最小限に抑えるように調整され、ネットワークが入力データから予測する能力を学習および改善できるようにします。
Claro, estaré encantado de explicarte cómo las redes neuronales almacenan el aprendizaje en los pesos y sesgos. 

Una red neuronal es un modelo de aprendizaje automático inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, donde las neuronas están interconectadas para procesar y transmitir información. Una red neuronal artificial (ANN) está compuesta por capas de nodos llamados "neuronas" o "unidades" que están interconectadas.

Las conexiones entre las neuronas de diferentes capas son ponderadas, y estos pesos son los que se ajustan durante el proceso de aprendizaje. Además, cada neurona tiene un valor llamado "sesgo" que también se ajusta durante el aprendizaje. Los pesos y sesgos son los parámetros que definen cómo la red neuronal procesa la información de entrada y genera una salida.

Profundicemos en cómo funcionan los pesos y sesgos:

**Pesos**

Los pesos son valores numéricos que representan la fuerza de la conexión entre dos neuronas. Cada conexión entre dos neuronas de capas adyacentes tiene un peso asociado. Durante la propagación hacia adelante (forward pass), cuando la información se mueve desde la capa de entrada hacia la capa de salida, los valores de entrada se multiplican por los pesos correspondientes y se suman en la neurona de la siguiente capa.

Un peso alto indica una conexión fuerte entre dos neuronas, lo que significa que el valor de la neurona de la capa anterior tiene una gran influencia en la neurona de la capa siguiente. Un peso bajo, por otro lado, indica una conexión débil y una influencia menor.

**Sesgos**

El sesgo es un valor adicional asociado con cada neurona, excepto las neuronas en la capa de entrada. El sesgo permite ajustar la salida de la neurona incluso cuando todas las entradas son cero. En otras palabras, el sesgo actúa como una especie de umbral que ayuda a determinar si una neurona se activa o no.

Cuando se calcula la suma ponderada de las entradas en una neurona, el sesgo se suma a este valor antes de aplicar la función de activación. Esto permite desplazar la función de activación hacia la izquierda o hacia la derecha, lo que puede ser útil para aprender patrones más complejos en los datos.

**Aprendizaje**

El aprendizaje en una red neuronal se logra mediante un proceso llamado "optimización". Durante la optimización, se ajustan los pesos y sesgos de la red para minimizar algún tipo de función de pérdida, que mide la diferencia entre las predicciones de la red y los valores reales (etiquetas). El algoritmo más comúnmente utilizado para este proceso es el descenso de gradiente estocástico (SGD) y sus variantes, como el descenso de gradiente con momentum, RMSprop y Adam.

En resumen, el aprendizaje en una red neuronal está almacenado en los pesos y sesgos de sus conexiones y neuronas. A medida que la red se entrena, estos valores se ajustan para minimizar la función de pérdida, permitiendo que la red aprenda y mejore su capacidad para predecir a partir de los datos de entrada.