human
なぜ人工ニューロンはバイアス用語を使用するのですか？ウェイトを使用するだけで十分ではありませんか？
gpt
これは、モデルが調整可能なしきい値値を持つことができるため、バイアスを導入するために重要です。
たとえば、Relu Activation関数を持つニューロンを考慮すると、このニューロンがその活性化関数のフラット領域に出力するかどうかを考慮して、入力ベクトルのスケール不変条件にのみ依存する可能性があります。。
したがって、バイアスニューロンの非線形性は、偏りのないニューロンのそれよりもさらに拡張できることがわかり、バイアスニューロンは「私の入力のこの組み合わせが3を超える」など、より客観的な基準を学ぶことができることがわかります。、「私の入力のこの最初の組み合わせは、この2番目の組み合わせよりも大きい」のように、入力ベクトル全体に正の因子を掛けた場合、変化しません。
human
素人の言葉でそれを説明できますか？人工ニューロンに精通していない人のために？
gpt
人工ニューロンは、深い学習で使用されているものと同様に、人間の脳の実際のニューロンの挙動をシミュレートすることを目的としています。彼らは入力を受け取り、それらを処理し、出力を生成します。このシミュレーションでは、入力はニューロンへの接続の強度を表すように重み付けされており、バイアス用語は、たとえ入力を受け取らない場合でも、ニューロンの発射傾向を表します。

ニューロンは、入力を出力に変える小さなマシンと考えてください。入力を出力に接続するためにウェイトのみを使用した場合、出力は入力が十分に強い場合にのみ生成されます。ただし、現実の世界では、ニューロンは、入力を受け取っていなくても出力を生成する傾向があります。これは、バイアス用語が登場する場所です。入力が弱い場合でも、出力をオンにすることができる小さなスイッチのように機能します。

言い換えれば、バイアス用語は、出力が生成される前に超えなければならないしきい値のように機能します。バイアス用語により、ニューロンの挙動を微調整して、それが私たちが望むように機能するようになります。バイアス用語がなければ、ニューロンは柔軟性がはるかに低く、強力な入力を受け取った場合にのみ出力を生成することに限定されます。