Weights and biases are neural network parameters that simplify machine learning data identification.

The weights and biases develop how a neural network propels data flow forward through the network; this is called forward propagation. Once forward propagation is completed, the neural network will then refine connections using the errors that emerged in forward propagation. Then, the flow will reverse to go through layers and identify nodes and connections that require adjusting ; this is referred to as backward propagation.

Weights refer to connection managements between two basic units within a neural network.

To train these units to move forward in the network, weights of unit signals must be increased or decreased. These connections will then be tested, reversed through the network to identify errors, and repeated to produce the optimal results.

Biases in neural networks are additional crucial units in sending data to the correct end unit. Biases are units entirely separate from the units already in place within the network. They are added to the middle data units to help influence the end product. Biases cannot be added to initial units of data. Like weights, biases will also be adjusted through reversing the neural network flow in order to produce the most accurate end result. When a bias is added, even if the previous unit has a value of zero, the bias will activate a signal and push the data forward.
น้ำหนักและอคติคือพารามิเตอร์โครงข่ายประสาทเทียมที่ทำให้การระบุข้อมูลแมชชีนเลิร์นนิงง่ายขึ้น น้ำหนักและอคติพัฒนาวิธีที่โครงข่ายประสาทเทียมขับเคลื่อนข้อมูลไหลไปข้างหน้าผ่านเครือข่าย สิ่งนี้เรียกว่าการแพร่กระจายไปข้างหน้า เมื่อการแพร่กระจายไปข้างหน้าเสร็จสิ้น โครงข่ายประสาทเทียมจะปรับแต่งการเชื่อมต่อโดยใช้ข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นเมื่อการแพร่กระจายไปข้างหน้า จากนั้นโฟลว์จะย้อนกลับเพื่อผ่านเลเยอร์และระบุโหนดและการเชื่อมต่อที่ต้องมีการปรับเปลี่ยน สิ่งนี้เรียกว่าการแพร่กระจายแบบย้อนกลับ น้ำหนักหมายถึงการจัดการการเชื่อมต่อระหว่างสองหน่วยพื้นฐานภายในโครงข่ายประสาทเทียม ในการฝึกหน่วยเหล่านี้ให้ก้าวไปข้างหน้าในเครือข่าย น้ำหนักของสัญญาณหน่วยจะต้องเพิ่มหรือลดลง การเชื่อมต่อเหล่านี้จะถูกทดสอบ ย้อนกลับผ่านเครือข่ายเพื่อระบุข้อผิดพลาด และทำซ้ำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด อคติในโครงข่ายประสาทเทียมเป็นหน่วยสำคัญเพิ่มเติมในการส่งข้อมูลไปยังหน่วยปลายทางที่ถูกต้อง อคติเป็นหน่วยที่แยกจากหน่วยที่มีอยู่แล้วภายในเครือข่ายโดยสิ้นเชิง พวกมันจะถูกเพิ่มเข้าไปในหน่วยข้อมูลตรงกลางเพื่อช่วยมีอิทธิพลต่อผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย ไม่สามารถเพิ่มอคติลงในหน่วยข้อมูลเริ่มต้นได้ เช่นเดียวกับน้ำหนัก อคติจะถูกปรับด้วยการย้อนกลับการไหลของโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้ายที่แม่นยำที่สุด เมื่อมีการเพิ่มไบแอส แม้ว่าหน่วยก่อนหน้าจะมีค่าเป็นศูนย์ ไบแอสจะเปิดใช้งานสัญญาณและส่งข้อมูลไปข้างหน้า
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence