每个神经元的神经网络偏差

我一直关注Andrew NG的神经网络视频。在这些视频中，他并没有将偏见与每一个神经元联系在一起。相反，他在激活计算完成后在每一层的头部增加一个偏差单位，并利用这个偏差和计算结果来计算下一层激活（前向传播）。然而，在其他一些关于机器学习和像https://www.youtube.com/watch?v=aVId8KMsdUU等视频的博客中，每个神经元都存在一种偏见。这个区别是什么？为什么？它有什么影响？每个神经元的神经网络偏差

来源

2016-05-12 RaviTej310

两种方法都代表相同的偏差概念。对于每个单元（不包括输入节点）你计算（在前馈网络的情况下）载体加标量偏压值从前面的层的权重和激活的点积的激活函数的值：

(w * a) + b

在Andrew Ng这个值是使用矢量化技巧计算出来的，其中您将激活与指定的偏差常数（通常为1）连接起来，并且该作业（因为此常数对于不同节点具有其自己的权重 - 所以这完全相同为每个节点设置另一个偏差值）。

来源

2016-05-12 22:08:00

但是在Andrew NG的课程中，如果我们添加一个偏差，那么下一层中的所有神经元都不会有相同的偏差吗？如果我们初始化每个神经元的偏差，情况就不会这样，因为我们可以初始化不同神经元的不同偏差。 – RaviTej310

偏差值是相同的 - 但每个节点对它有不同的权重。所以如果例如一些节点具有偏置权重w_0并且偏置常数为a_0，则相应的偏置值等于w_0 * a_0。您只需通过学习正确的权重w_0即可调整每个偏差值。 –

每个神经元的神经网络偏差

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