每個神經元的神經網絡偏差

我一直關注Andrew NG的神經網絡視頻。在這些視頻中，他並沒有將偏見與每一個神經元聯繫在一起。相反，他在激活計算完成後在每一層的頭部增加一個偏差單位，並利用這個偏差和計算結果來計算下一層激活（前向傳播）。然而，在其他一些關於機器學習和像https://www.youtube.com/watch?v=aVId8KMsdUU等視頻的博客中，每個神經元都存在一種偏見。這個區別是什麼？爲什麼？它有什麼影響？每個神經元的神經網絡偏差

來源

2016-05-12 RaviTej310

兩種方法都代表相同的偏差概念。對於每個單元（不包括輸入節點）你計算（在前饋網絡的情況下）載體加標量偏壓值從前面的層的權重和激活的點積的激活函數的值：

(w * a) + b

在Andrew Ng這個值是使用矢量化技巧計算出來的，其中您將激活與指定的偏差常數（通常爲1）連接起來，並且該作業（因爲此常數對於不同節點具有其自己的權重 - 所以這完全相同爲每個節點設置另一個偏差值）。

來源

2016-05-12 22:08:00

但是在Andrew NG的課程中，如果我們添加一個偏差，那麼下一層中的所有神經元都不會有相同的偏差嗎？如果我們初始化每個神經元的偏差，情況就不會這樣，因爲我們可以初始化不同神經元的不同偏差。 – RaviTej310

偏差值是相同的 - 但每個節點對它有不同的權重。所以如果例如一些節點具有偏置權重w_0並且偏置常數爲a_0，則相應的偏置值等於w_0 * a_0。您只需通過學習正確的權重w_0即可調整每個偏差值。 –

每個神經元的神經網絡偏差

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