Artificial neurons use bias terms to allow them to represent an intercept or an offset in the output they produce. In simple linear regression models, the bias term can be thought of as a y-intercept, which is a constant value that is added to the sum of the weighted inputs to produce the output.

In neural networks, the bias term allows neurons to shift the activation function to the left or right, even if all of the input values are zero. This is important because it helps to prevent the network from always outputting the same value (e.g. 0) and allows the network to model more complex relationships between the inputs and outputs.

In summary, while it is possible to model complex relationships using only weights, the bias term provides additional flexibility to the model and helps to prevent certain types of limitations or restrictions in the output that would otherwise occur if only weights were used.
เซลล์ประสาทเทียมใช้คำที่มีอคติเพื่อให้เซลล์เหล่านี้เป็นตัวแทนของจุดตัดหรือออฟเซ็ตในเอาต์พุตที่เซลล์ประสาทสร้างขึ้น ในแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย คำว่าอคติสามารถถือเป็นค่าตัดแกน y ซึ่งเป็นค่าคงที่ที่บวกเข้ากับผลรวมของอินพุตที่ถ่วงน้ำหนักเพื่อสร้างเอาต์พุต ในโครงข่ายประสาทเทียม คำว่าอคติยอมให้เซลล์ประสาทเปลี่ยนฟังก์ชันการเปิดใช้งานไปทางซ้ายหรือขวา แม้ว่าค่าอินพุตทั้งหมดจะเป็นศูนย์ก็ตาม นี่เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากจะช่วยป้องกันไม่ให้เครือข่ายส่งออกค่าเดียวกันเสมอ (เช่น 0) และช่วยให้เครือข่ายสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นระหว่างอินพุตและเอาต์พุต โดยสรุป แม้ว่าเป็นไปได้ที่จะสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนโดยใช้เพียงน้ำหนักเท่านั้น แต่คำศัพท์อคติจะให้ความยืดหยุ่นเพิ่มเติมแก่แบบจำลอง และช่วยป้องกันข้อจำกัดหรือข้อจำกัดบางประเภทในเอาต์พุตที่อาจจะเกิดขึ้นหากใช้เฉพาะน้ำหนักเท่านั้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence