更新神经网络中的偏差
Updating Bias in a neural network
我想知道在这种情况下算法是如何更新偏差的？
是吗
或
?
两者都给我不同的结果。或者我把偏见放在上面的方式是错误的吗？我认为每个感知器应该有不同的偏差。
每个神经元有一个偏差，而不是一个全局偏差。在典型的实现中，您会看到一个 偏差变量 ，因为它是一个向量，其中第 i 个维度被添加到第 i 个神经元。
在非标准网络中你画的更新规则其实...都不是！它应该是方程式的 sum。请注意，如果您的偏差是向量，那么使用求和实际上也有效，因为您计算的偏导数只会影响相应的维度！
我想知道在这种情况下算法是如何更新偏差的？
是吗
或
两者都给我不同的结果。或者我把偏见放在上面的方式是错误的吗？我认为每个感知器应该有不同的偏差。
每个神经元有一个偏差，而不是一个全局偏差。在典型的实现中，您会看到一个 偏差变量 ，因为它是一个向量，其中第 i 个维度被添加到第 i 个神经元。
在非标准网络中你画的更新规则其实...都不是！它应该是方程式的 sum。请注意，如果您的偏差是向量，那么使用求和实际上也有效，因为您计算的偏导数只会影响相应的维度！