神經網絡中w,b參數的作用（爲何需要偏置b的解釋）

    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)，我們就可以用公式g(w1x1+w2x2+b)(注：1,2均爲下標，公衆號很難打,下面所有的公式均是)來表示神經元的輸出。   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？以及我當時學習的時候問師兄的，每個神經元爲什麼要加上偏置b,

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