ニューロンネットワークでは、学習はモデルに重みとバイアスで保存されます。これを詳細に説明できますか？
もちろん、ニューラルネットワークがどのように学習を体重とバイアスで保存するかを喜んで説明します。

ニューロンネットワークは、情報の処理と送信のためにニューロンが相互接続されている人間の脳の構造と機能に触発された自動学習モデルです。人工ニューロンネットワーク（ANN）は、相互接続された「ニューロン」または「単位」と呼ばれるノードの層で構成されています。

異なる層のニューロン間の接続は重み付けされており、これらのペソは学習プロセス中に適合するペソです。さらに、各ニューロンには「バイアス」と呼ばれる値があり、学習中にも調整されます。重みとバイアスは、ニューロンネットワークが入力情報を処理し、出力を生成する方法を定義するパラメーターです。

重みとバイアスの仕組みを深めましょう：

**ペソ**

重みは、2つのニューロン間の接続の力を表す数値値です。2つの隣接する層ニューロン間の各接続には、関連する重みがあります。伝播前方（前方パス）中に、情報が入力層から出力層に移動すると、入力値に対応する重みを掛け、次の層のニューロンに加算します。

高い重量は、2つのニューロン間の強い接続を示しています。つまり、前層のニューロン値は、次の層のニューロンに大きな影響を与えます。一方、重量が少ないと、つながりが弱く、影響力が低いことを示します。

**バイアス**

バイアスは、入力層のニューロンを除き、各ニューロンに関連付けられた追加値です。バイアスにより、すべての入り口がゼロであっても、ニューロンの出力を調整できます。言い換えれば、バイアスは、ニューロンが活性化されているかどうかを判断するのに役立つ一種のしきい値として機能します。

ニューロン内のエントリの加重合計が計算されると、アクティベーション関数を適用する前にバイアスがこの値に追加されます。これにより、アクティベーション関数を左または右に置き換えることができます。これは、データのより複雑なパターンを学習するのに役立ちます。

**学ぶ**

ニューロンネットワークでの学習は、「最適化」と呼ばれるプロセスを通じて達成されます。最適化中、ネットワークの重みとバイアスは、何らかのタイプの損失関数を最小限に抑えるように調整されます。これは、ネットワーク予測と実際の値（ラベル）の違いを測定します。このプロセスで最も一般的に使用されるアルゴリズムは、運動量、RMSProp、Adamの勾配の降下など、確率勾配（SGD）の降下とその変異体です。

要約すると、ニューロンネットワークでの学習は、その接続とニューロンの重みとバイアスに保存されます。ネットワークがトレーニングするにつれて、これらの値は損失関数を最小限に抑えるように調整され、ネットワークが入力データから予測する能力を学習および改善できるようにします。