Warum verwenden künstliche Neuronen einen Vorurteilsbegriff? Sollte nicht nur mit Gewichten genug sein?
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In einfachen linearen Regressionsmodellen kann der Vorspannungsbegriff als y-Intercept betrachtet werden, was ein konstanter Wert ist, der der Summe der gewichteten Inputs hinzugefügt wird, um den Output zu erzeugen. In neuronalen Netzwerken ermöglicht der Vorspannungsbegriff es Neuronen, die Aktivierungsfunktion nach links oder rechts zu verschieben, auch wenn alle Inputwerte gleich Null sind. Dies ist wichtig, da er hilft, das Netzwerk daran zu hindern, immer den gleichen Wert (z.B. 0) auszugeben, und es dem Netzwerk ermöglicht, komplexere Beziehungen zwischen Inputs und Outputs zu modellieren. Zusammenfassend lässt sich zwar komplexe Beziehungen mit nur Gewichten modellieren, der Vorspannungsbegriff bietet zusätzliche Flexibilität für das Modell und hilft, bestimmte Arten von Einschränkungen oder Einschränkungen in der Ausgabe zu verhindern, die sonst auftreten würden, wenn nur Gewichte verwendet würden.
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