¿Cuál es la diferencia entre el valor umbral y el sesgo en la red neuronal artificial?

Si compara una cantidad con ese valor, es un umbral. Cuando lo mueve de un lado a otro, se convierte en sesgo.

Como un ejemplo simple, considere cómo el Perceptron toma una decisión para un vector de entrada [math] \ mathbf {x} [/ math]:

[math] f (x) = 1 [/ math] if [math] \ mathbf {w} \ cdot \ mathbf {x}> T [/ math] else 0, donde [math] T [/ math] es el umbral (valor asignado, junto con los pesos de [math] w [/ math]. Si mueve el umbral en el LHS obtendrá: [math] f (x) = 1 [/ math] if [math] \ mathbf {w } \ cdot \ mathbf {x} + 1 \ cdot (- T)> 0 [/ math]. Si realiza la notación [math] b = -T [/ math] (el escalar [math] b [/ math] se llama aquí sesgo ), entonces obtienes la expresión de la página de wikipedia.

El valor 1 que multiplica el sesgo generalmente se considera como un aumento del vector de entrada original [math] \ mathbf {x} [/ math] y [math] b [/ math] ( es decir, [math] -T [/ math]) aumentos el vector de peso [math] \ mathbf {w} [/ math].

En el contexto de las redes neuronales artificiales, el umbral y el sesgo son los mismos.

La salida de una neurona de capa oculta se calcula de la siguiente manera:

[matemáticas] \ sigma (\ bf {x} \ cdot {w} + \ theta) [/ matemáticas]

[math] \ theta [/ math] en esa expresión es el umbral o sesgo. [math] \ sigma [/ math] es la función de activación. [math] \ bf {x} [/ math] es el vector de entrada. [math] \ bf {w} [/ math] es el vector de peso.

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