В нейронных сетях веса и смещения играют ключевую роль в процессе обучения и функционирования модели. Давайте разберем, что именно представляет собой блок весов и смещений, а также как он используется в нейронных сетях.

• Веса: Это параметры, которые определяют силу связи между нейронами. Каждый вход в нейрон умножается на соответствующий вес, что позволяет модели учитывать важность каждого входа.
• Смещения: Это дополнительные параметры, которые добавляются к результату после умножения входов на веса. Смещения позволяют модели лучше подстраиваться под данные, увеличивая её гибкость.

• Они помогают нейронной сети обучаться на данных, минимизируя ошибку предсказания.
• Смещения позволяют модели делать предсказания даже в случае, если все входные данные равны нулю.

1. На каждом этапе обучения нейронная сеть получает входные данные.
2. Каждый вход умножается на соответствующий вес.
3. Результаты умножения суммируются, и к этой сумме добавляется смещение.
4. Полученное значение проходит через активационную функцию, чтобы определить выход нейрона.

Во время обучения нейронной сети веса и смещения обновляются с использованием алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation). Этот процесс включает в себя следующие шаги:

• Вычисление ошибки между предсказанным значением и истинным значением.
• Обратное распространение ошибки через сеть для вычисления градиентов весов и смещений.
• Обновление весов и смещений с использованием градиентного спуска или другого оптимизационного алгоритма.

Таким образом, блок весов и смещений является неотъемлемой частью нейронной сети, обеспечивая её способность обучаться и делать предсказания. Понимание их роли и функционирования является основополагающим для изучения нейронных сетей.