Claro, estaré encantado de explicarte cómo las redes neuronales almacenan el aprendizaje en los pesos y sesgos. 

Una red neuronal es un modelo de aprendizaje automático inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, donde las neuronas están interconectadas para procesar y transmitir información. Una red neuronal artificial (ANN) está compuesta por capas de nodos llamados "neuronas" o "unidades" que están interconectadas.

Las conexiones entre las neuronas de diferentes capas son ponderadas, y estos pesos son los que se ajustan durante el proceso de aprendizaje. Además, cada neurona tiene un valor llamado "sesgo" que también se ajusta durante el aprendizaje. Los pesos y sesgos son los parámetros que definen cómo la red neuronal procesa la información de entrada y genera una salida.

Profundicemos en cómo funcionan los pesos y sesgos:

**Pesos**

Los pesos son valores numéricos que representan la fuerza de la conexión entre dos neuronas. Cada conexión entre dos neuronas de capas adyacentes tiene un peso asociado. Durante la propagación hacia adelante (forward pass), cuando la información se mueve desde la capa de entrada hacia la capa de salida, los valores de entrada se multiplican por los pesos correspondientes y se suman en la neurona de la siguiente capa.

Un peso alto indica una conexión fuerte entre dos neuronas, lo que significa que el valor de la neurona de la capa anterior tiene una gran influencia en la neurona de la capa siguiente. Un peso bajo, por otro lado, indica una conexión débil y una influencia menor.

**Sesgos**

El sesgo es un valor adicional asociado con cada neurona, excepto las neuronas en la capa de entrada. El sesgo permite ajustar la salida de la neurona incluso cuando todas las entradas son cero. En otras palabras, el sesgo actúa como una especie de umbral que ayuda a determinar si una neurona se activa o no.

Cuando se calcula la suma ponderada de las entradas en una neurona, el sesgo se suma a este valor antes de aplicar la función de activación. Esto permite desplazar la función de activación hacia la izquierda o hacia la derecha, lo que puede ser útil para aprender patrones más complejos en los datos.

**Aprendizaje**

El aprendizaje en una red neuronal se logra mediante un proceso llamado "optimización". Durante la optimización, se ajustan los pesos y sesgos de la red para minimizar algún tipo de función de pérdida, que mide la diferencia entre las predicciones de la red y los valores reales (etiquetas). El algoritmo más comúnmente utilizado para este proceso es el descenso de gradiente estocástico (SGD) y sus variantes, como el descenso de gradiente con momentum, RMSprop y Adam.

En resumen, el aprendizaje en una red neuronal está almacenado en los pesos y sesgos de sus conexiones y neuronas. A medida que la red se entrena, estos valores se ajustan para minimizar la función de pérdida, permitiendo que la red aprenda y mejore su capacidad para predecir a partir de los datos de entrada.
แน่นอน ฉันยินดีที่จะอธิบายให้คุณฟังว่าโครงข่ายประสาทเทียมเก็บการเรียนรู้ตามน้ำหนักและอคติได้อย่างไร โครงข่ายประสาทเทียมคือโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ โดยที่เซลล์ประสาทจะเชื่อมโยงกันเพื่อประมวลผลและส่งข้อมูล โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) ประกอบด้วยชั้นของโหนดที่เรียกว่า "เซลล์ประสาท" หรือ "หน่วย" ที่เชื่อมต่อถึงกัน การเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทในชั้นต่างๆ จะมีการถ่วงน้ำหนัก และน้ำหนักเหล่านี้จะถูกปรับในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ นอกจากนี้ เซลล์ประสาทแต่ละตัวยังมีค่าที่เรียกว่า "อคติ" ซึ่งจะถูกปรับในระหว่างการเรียนรู้ด้วย น้ำหนักและอคติเป็นพารามิเตอร์ที่กำหนดวิธีที่โครงข่ายประสาทเทียมประมวลผลข้อมูลอินพุตและสร้างเอาต์พุต มาเจาะลึกถึงวิธีการทำงานของน้ำหนักและอคติ: **น้ำหนัก** น้ำหนักคือค่าตัวเลขที่แสดงถึงความแข็งแกร่งของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาททั้งสอง การเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทสองอันในชั้นที่อยู่ติดกันแต่ละอันมีน้ำหนักที่เกี่ยวข้องกัน ในระหว่างการส่งต่อ เมื่อข้อมูลย้ายจากเลเยอร์อินพุตไปยังเลเยอร์เอาท์พุต ค่าอินพุตจะถูกคูณด้วยน้ำหนักที่สอดคล้องกันและเพิ่มเข้าไปในเซลล์ประสาทของเลเยอร์ถัดไป น้ำหนักที่สูงบ่งบอกถึงความเชื่อมโยงที่แข็งแกร่งระหว่างเซลล์ประสาททั้งสอง ซึ่งหมายความว่าค่าของเซลล์ประสาทในชั้นก่อนหน้ามีอิทธิพลอย่างมากต่อเซลล์ประสาทในชั้นถัดไป ในทางกลับกัน น้ำหนักที่น้อย บ่งบอกถึงความสัมพันธ์ที่อ่อนแอและมีอิทธิพลน้อยลง **อคติ** อคติคือค่าเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับเซลล์ประสาทแต่ละอัน ยกเว้นเซลล์ประสาทในเลเยอร์อินพุต อคติช่วยให้สามารถปรับเอาต์พุตของเซลล์ประสาทได้แม้ว่าอินพุตทั้งหมดจะเป็นศูนย์ก็ตาม กล่าวอีกนัยหนึ่ง อคติทำหน้าที่เป็นเกณฑ์ชนิดหนึ่งที่ช่วยตัดสินว่าเซลล์ประสาทเริ่มทำงานหรือไม่ เมื่อคำนวณผลรวมถ่วงน้ำหนักของอินพุตไปยังเซลล์ประสาท ค่าอคติจะถูกเพิ่มเข้าไปในค่านี้ก่อนที่จะใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ซึ่งช่วยให้สามารถเลื่อนฟังก์ชันการเปิดใช้งานไปทางซ้ายหรือขวาได้ ซึ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับการเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นในข้อมูล **การเรียนรู้** การเรียนรู้ในโครงข่ายประสาทเทียมทำได้ผ่านกระบวนการที่เรียกว่า "การปรับให้เหมาะสม" ในระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพ น้ำหนักและอคติของเครือข่ายจะถูกปรับเพื่อลดฟังก์ชันการสูญเสียบางประเภทให้เหลือน้อยที่สุด ซึ่งจะวัดความแตกต่างระหว่างการคาดการณ์ของเครือข่ายและค่าจริง (ป้ายกำกับ) อัลกอริธึมที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับกระบวนการนี้คือ stochastic ลาดโคตร (SGD) และตัวแปรเช่นโมเมนตัมเกรเดียนต์โคตร, RMSprop และอดัม กล่าวโดยสรุป การเรียนรู้ในโครงข่ายประสาทเทียมจะถูกจัดเก็บไว้ในน้ำหนักและอคติของการเชื่อมต่อและเซลล์ประสาท เมื่อเครือข่ายได้รับการฝึกอบรม ค่าเหล่านี้จะถูกปรับเพื่อลดฟังก์ชันการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด ช่วยให้เครือข่ายสามารถเรียนรู้และปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์จากข้อมูลอินพุต
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence