我知道梯度下降和反向传播算法。我不明白的是:什么时候使用偏见是重要的,你如何使用它?
例如,在映射AND函数时,当我使用两个输入和一个输出时,它不会给出正确的权重。然而,当我使用三个输入(其中一个是偏差)时,它给出了正确的权重。
我知道梯度下降和反向传播算法。我不明白的是:什么时候使用偏见是重要的,你如何使用它?
例如,在映射AND函数时,当我使用两个输入和一个输出时,它不会给出正确的权重。然而,当我使用三个输入(其中一个是偏差)时,它给出了正确的权重。
当前回答
简单来说,如果你有y=w1*x,其中y是你的输出,w1是权重,想象一个条件,x=0,那么y=w1*x等于0。
如果你想要更新你的权重,你必须计算delw=target-y的变化量,其中target是你的目标输出。在这种情况下,'delw'将不会改变,因为y被计算为0。所以,假设你可以添加一些额外的值,这将有助于y = w1x + w01,其中偏差=1,权重可以调整以获得正确的偏差。考虑下面的例子。
就直线斜率而言,截距是线性方程的一种特殊形式。
Y = mx + b
检查图像
图像
这里b是(0,2)
如果你想把它增加到(0,3)你怎么通过改变b的值来实现呢?
其他回答
偏差决定了你的体重旋转的角度。
在二维图表中,权重和偏差可以帮助我们找到输出的决策边界。
假设我们需要构建一个AND函数,输入(p)-输出(t)对应该是
{p=[0,0], t=0},{p=[1,0], t=0},{p=[0,1], t=0},{p=[1,1], t=1}
现在我们需要找到一个决策边界,理想的边界应该是:
看到了吗?W垂直于边界。因此,我们说W决定了边界的方向。
但是,第一次找到正确的W是很困难的。大多数情况下,我们随机选择原始W值。因此,第一个边界可能是这样的:
现在边界平行于y轴。
我们要旋转边界。如何?
通过改变W。
因此,我们使用学习规则函数W'=W+P:
W'=W+P等价于W'=W+ bP,而b=1。
因此,通过改变b(bias)的值,就可以决定W’和W之间的夹角,这就是“ANN的学习规则”。
你也可以阅读Martin T. Hagan / Howard B. Demuth / Mark H. Beale的《神经网络设计》,第4章“感知器学习规则”。
单独修改神经元WEIGHTS只用于操纵传递函数的形状/曲率,而不是它的平衡/零交叉点。
引入偏置神经元允许您沿着输入轴水平(左/右)移动传递函数曲线,同时保持形状/曲率不变。 这将允许网络产生不同于默认值的任意输出,因此您可以自定义/移动输入到输出映射以满足您的特定需求。
请看这里的图表解释: http://www.heatonresearch.com/wiki/Bias
偏见是我们的锚。对我们来说,这是一种设定底线的方式,我们不会低于这个标准。从图的角度来看,y=mx+b就像这个函数的y轴截距。
输出=输入乘以权重值并加上偏置值,然后应用激活函数。
在我研究的所有ML书籍中,W总是被定义为两个神经元之间的连通性指数,这意味着两个神经元之间的连通性更高。
放电神经元向目标神经元或Y = w * X传递的信号越强,为了保持神经元的生物学特性,我们需要保持1 >= w >= -1,但在实际回归中,w最终会变成| w | >=1,这与神经元的工作方式相矛盾。
因此,我提出W = cos(theta),而1 >= |cos(theta)|, Y= a * X = W * X + b而a = b + W = b + cos(theta), b是一个整数。
简单来说,如果你有y=w1*x,其中y是你的输出,w1是权重,想象一个条件,x=0,那么y=w1*x等于0。
如果你想要更新你的权重,你必须计算delw=target-y的变化量,其中target是你的目标输出。在这种情况下,'delw'将不会改变,因为y被计算为0。所以,假设你可以添加一些额外的值,这将有助于y = w1x + w01,其中偏差=1,权重可以调整以获得正确的偏差。考虑下面的例子。
就直线斜率而言,截距是线性方程的一种特殊形式。
Y = mx + b
检查图像
图像
这里b是(0,2)
如果你想把它增加到(0,3)你怎么通过改变b的值来实现呢?