神經網絡中 參數權重W,偏置b的作用（入門教程）

可視圖講解神經元W,b參數的作用 在我們接觸神經網絡過程中，很容易看到就是這樣一個式子，g(Wx+b)，其中W,x均爲向量.比如下圖所示： 加入激活函數爲g(x)，我們就可以用下面公式 來表示神經元的輸出。（對letex不熟，用圖片代替一下吧！汗） 其中b爲神經元的偏置.那麼W,b這些參數的作用有沒有最直觀的感受呢？如果沒有請接着往下看，每個神經元爲什麼要加上偏置b,不加又有什麼後果呢？ 那就來一

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