In simple terms, there's nothing magical about it, it's all math.
There is a normalized "input" variable that can range from -1.0 to 1.0, each of them being a "rank" to determine the result, that is, the more negative for -1, the more chances of the result being A, the more positive for the 1, the more are the chances of the result being B.

The calculation consists of a series of complex operations that can return a magic number called "weight", the final choice is determined from the sum of the "input" with the "weight" .

For example, if the input is 2 and the weight is -0.5, the result will be 1.5, which, if we set 0 as the threshold between the two choices, we will get B.

The bias is also just a number added to the weight.

The complex operations to generate the weight occur on top of the dataset, in this way the final weight (which is not something magical, it is literally a number) is like a "footprint" of the results of the dataset, the learned thing.
พูดง่ายๆ ก็คือ ไม่มีอะไรมหัศจรรย์เกี่ยวกับเรื่องนี้ มันคือคณิตศาสตร์ทั้งหมด มีตัวแปร "อินพุต" ที่ทำให้เป็นมาตรฐานซึ่งสามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่ -1.0 ถึง 1.0 โดยแต่ละตัวจะเป็น "อันดับ" เพื่อกำหนดผลลัพธ์ กล่าวคือ ยิ่งเป็นลบสำหรับ -1 ยิ่งมีโอกาสที่ผลลัพธ์จะเป็น A มากขึ้น บวกมากขึ้นสำหรับ 1 ยิ่งมีโอกาสที่ผลลัพธ์จะเป็น B มากขึ้น การคำนวณประกอบด้วยชุดการดำเนินการที่ซับซ้อนซึ่งสามารถส่งคืนเลขมหัศจรรย์ที่เรียกว่า "น้ำหนัก" ตัวเลือกสุดท้ายจะพิจารณาจากผลรวมของ "อินพุต" กับ "น้ำหนัก" ตัวอย่างเช่น หากอินพุตเป็น 2 และน้ำหนักเป็น -0.5 ผลลัพธ์จะเป็น 1.5 ซึ่งหากเราตั้งค่า 0 เป็นเกณฑ์ระหว่างตัวเลือกทั้งสอง เราก็จะได้ B นอกจากนี้ อคติยังเป็นเพียงตัวเลขที่บวกเข้ากับ น้ำหนัก. การดำเนินการที่ซับซ้อนในการสร้างน้ำหนักเกิดขึ้นบนชุดข้อมูล ด้วยวิธีนี้ น้ำหนักสุดท้าย (ซึ่งไม่ใช่สิ่งมหัศจรรย์ แต่เป็นตัวเลขอย่างแท้จริง) ก็เหมือนกับ "รอยเท้า" ของผลลัพธ์ของชุดข้อมูล ซึ่งเป็นสิ่งที่เรียนรู้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence