每个神经元的神经网络偏差
Neural network bias for each neuron
我一直在关注 Andrew NG 关于神经网络的视频。在这些视频中，他并没有将偏见与每个神经元联系起来。相反，他在每一层的激活被计算后在头部添加一个偏差单元，并使用这个偏差和计算来计算下一层的激活（前向传播）。
然而，在其他一些关于机器学习的博客和 this 等视频中，每个神经元都存在偏差。这种差异是什么？为什么？它意味着什么？
两种方法都代表相同的偏见概念。对于每个单元（不包括输入节点），您计算权重和来自前一层（在前馈网络的情况下）激活向量的点积的激活函数值加上标量 bias 值：
(w * a) + b
在 Andrew Ng 中，这个值是使用 向量化技巧 计算的，其中您将激活与指定的 偏置常数 （通常为 1）和完成这项工作（因为这个常量对不同的节点有自己的权重 - 所以这与为每个节点设置另一个偏差值完全相同）。
关于两者的区别，@Marcin已经很漂亮的回答了。
有趣的是，在他 deeplearning.ai 的深度学习专业化中，
Andrew 在他的机器学习课程中采用了不同的方法（他为每个隐藏层取了一个偏差项）并将偏差项与每个相关联的神经元相关联。
虽然这两种方法都试图获得相同的结果，但在我看来，将偏差与每个神经元相关联的方法更为明确，并且对超参数调整有很大帮助，尤其是在处理大型神经网络时CNN、深度神经网络等架构
我一直在关注 Andrew NG 关于神经网络的视频。在这些视频中，他并没有将偏见与每个神经元联系起来。相反，他在每一层的激活被计算后在头部添加一个偏差单元，并使用这个偏差和计算来计算下一层的激活（前向传播）。
然而，在其他一些关于机器学习的博客和 this 等视频中，每个神经元都存在偏差。这种差异是什么？为什么？它意味着什么？
两种方法都代表相同的偏见概念。对于每个单元（不包括输入节点），您计算权重和来自前一层（在前馈网络的情况下）激活向量的点积的激活函数值加上标量 bias 值：
(w * a) + b
在 Andrew Ng 中，这个值是使用 向量化技巧 计算的，其中您将激活与指定的 偏置常数 （通常为 1）和完成这项工作（因为这个常量对不同的节点有自己的权重 - 所以这与为每个节点设置另一个偏差值完全相同）。
关于两者的区别，@Marcin已经很漂亮的回答了。
有趣的是，在他 deeplearning.ai 的深度学习专业化中， Andrew 在他的机器学习课程中采用了不同的方法（他为每个隐藏层取了一个偏差项）并将偏差项与每个相关联的神经元相关联。
虽然这两种方法都试图获得相同的结果，但在我看来，将偏差与每个神经元相关联的方法更为明确，并且对超参数调整有很大帮助，尤其是在处理大型神经网络时CNN、深度神经网络等架构