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
職人は、事実を考慮した模範を改善した適応を促進するために、素因のタイトルの有用性を取ります。素因のないタイトルがないため、そのタイプは事実の複雑さを完全にカプセル化することができず、過度に適合することさえあります。素因性の用語エイズは、このタイプの基礎を提供し、模範を促進するために使用するために使用することもできます。

重量を個別に使用する場合、結果を揺さぶる可能性のあるすべてのコンポーネントを熟考しないため、タイプが事実の複雑さを完全に具体化することができないことが実現可能です。たとえば、2つの要素間の相関は非線形である可能性があり、重みはこの相関のすべての微妙さをキャプチャできません。素因の用語は、模範が関係の非線形性のために予約できるようにするため、これらの微妙さを具体化するのに役立ちます。

素因の用語も容易になり、タイプが事実により正確に調整できるようにすることにより、事実の過剰適合を禁止します。素因性の用語がないため、このタイプは過剰にでもきつく可能性が高く、目に見えない事実にかなり一般化することはできません。素因の用語は、重みを調整するときにより正確さと精度を可能にするため、タイプが過剰にでもいることのないことを確認するのに役立ちます。

要するに、素因の用語は、事実の複雑さを具体化するのに役立ち、事実の過剰適合を止めるのに役立つため、職人の重要な要素です。素因性の用語がないため、このタイプははるかに正確ではなく、誤った予測につながる可能性があります。