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、このトピックについてもっと説明していただきます！

ニューロンネットワークでは、重みとバイアスは、トレーニングプロセス中に適合する内部パラメーターであり、モデルが特定のタスクを実行することを学習できるようにします。重みはネットワーク入力の重量を量るために使用されますが、バイアスは各ニューロンに追加の変位項を提供するために使用されます。

ニューラルネットワークでのトレーニングプロセスは、それに対応する予想出力とともに入力データのセットの提示を意味します。ニューロンネットワークは、ネットワークによって生成される出力と予想される出力の差を最小限に抑えるために、内部の重みとバイアスを継続的に調整します。この調整プロセスは、勾配の減少などの最適化アルゴリズムを使用して実行されます。

トレーニングプロセス中、ニューロンネットワークのペソとバイアスは、入力データと予想される出力との関係をモデル化する能力を向上させるために継続的に調整されます。一般に、重みとバイアスが調整されるほど、ネットワーク容量は新しいデータを一般化することが良くなります。

ニューロンネットワークがトレーニングされると、体重とバイアスがモデルに保存され、新しいデータの予測を行うために使用されます。これらの内部パラメーターは各ニューロンネットワークに固有であり、異なるネットワーク間で直接転送できないことに留意することが重要です。

これが、ニューロンネットワークにおける重みとバイアスの役割を明確にするのに役立ったことを願っています。さらに質問がある場合は、尋ねることをためらわないでください！