为什么要识别 XOR 算子的反向传播神经网络需要偏置神经元?
我发布了一个问题 昨天关于我在 XOR 算子的反向传播神经网络中遇到的问题.我做了更多的工作，并意识到这可能与没有偏置神经元有关. 我的问题是，偏置神经元的一般作用是什么，它在识别异或算子的反向传播神经网络中的作用是什么?是否可以创建一个没有偏置神经元的神经元? 解决方案 创建一个没有偏置神经元的神经网络是可能的......它会工作得很好，但有关更多信息，我建议您查看此问题的答案问题
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为什么 ANN 中需要 BIAS?我们应该为每一层设置单独的 BIAS 吗?
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澄清感知器的偏见
如果不存在偏差，通过原点的线应该能够线性分离两个数据集，这不是真的吗? 但这是最受欢迎的答案->> 问题说 y ^ | - + \\ + | - +\\ + + | - - \\ +
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每层应该有一个偏置，还是每个节点一个偏置?
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我发布了一个问题昨天有关我的XOR运算符的反向传播神经网络遇到的问题.我做了更多的工作，意识到可能与没有偏向神经元有关. 我的问题是，一般而言，偏向神经元的作用是什么?它在识别XOR算子的反向传播神经网络中的作用是什么?是否可以创建一个没有偏见神经元的人? 解决方案 可以创建一个没有偏向神经元的神经网络...它可以正常工作，但有关更多信息，我建议您查看此问题的答案.问题: 偏差
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反向传播神经元网络方法-设计
我正在尝试制作一个数字识别程序.我将输入一个数字的黑白图像，我的输出层将触发相应的数字(在输出层的0-> 9个神经元中，将触发一个神经元).我完成了二维反向传播神经元网络的实现.我的拓扑大小为[5] [3]-> [3] [3]-> 1 [10].因此，它是一个2-D输入层，一个2-D隐藏层和一个1-D输出层.但是，我得到的结果很奇怪和错误(平均错误和输出值). 在此阶段进行调试非常耗时.因此
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为什么在人工神经网络中需要BIAS?我们是否应该为每个层分别设置BIAS?
我想建立一个预测输入信号未来响应的模型，我的网络体系结构为[3，5，1]: 3个输入， 隐藏层中有5个神经元，并且 输出层中有1个神经元. 我的问题是: 对于每个隐藏层和输出层，我们都应该有单独的BIAS吗? 我们应该在每层上为BIAS分配权重吗(因为BIAS成为我们网络的额外价值并导致网络超负荷)? 为什么BIAS总是设置为1?如果eta具有不同的值，为什么我们不将BI
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在Matlab中计算神经网络的方程式
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