{"conversations": [{"from": "user", "value": "Per qu\u00e8 les neurones artificials utilitzen un terme de biaix? No nom\u00e9s haurien d'utilitzar pesos?"}, {"from": "assistant", "value": "Aix\u00f2 \u00e9s important per a introduir biaixos perqu\u00e8 permet que el model tingui valors ajustables. Considerant per exemple una funci\u00f3 d' activaci\u00f3 de ReLU, el fet que aquesta publicitat neuron en la regi\u00f3 plana de la seva funci\u00f3 d' activaci\u00f3 o no tan sols pot dependre d' una escala en estatvari\u00f3s en el seu vector d' entrada, que no \u00e9s cert en pres\u00e8ncia d' un biaix. Per tant podem veure que la no linealitat de les neurones es pot ampliar m\u00e9s enll\u00e0 de les que nobis, i que les neurones es poden aprendre m\u00e9s objectius, com \"aquesta combinaci\u00f3 de les meves dades d' entrada \u00e9s m\u00e9s gran que 3 vegades nom\u00e9s poden aprendre criteris relatius, com ara \"aquesta combinaci\u00f3 d' entrada \u00e9s m\u00e9s gran que un vector sense canvis en tot el que un factor d' entrada."}, {"from": "user", "value": "Pots explicar-ho en els termes de l'home, per alg\u00fa que no est\u00e0 familiaritzat amb neurones artificials?"}, {"from": "assistant", "value": "Les neurones artificials, com les que s' utilitzen en l' aprenentatge profunda, intenten simular el comportament de les neurones reals en el cervell hum\u00e0. Reben dades d' entrada, processar- les i produir una sortida. En aquesta simulaci\u00f3, les dades d' entrada s\u00f3n pesades per representar la for\u00e7a de la seva connexi\u00f3 a la neurona, i el terme representa la tend\u00e8ncia del neuron, fins i tot si no rep cap entrada. Penseu en una neurona com una petita m\u00e0quina que gira l' entrada. Si tan sols s' usa per connectar- se a l' entrada, l' \u00fanica sortida es produiria si l' entrada fos prou forta. Per\u00f2, en les neurones reals tenen una tend\u00e8ncia a obtenir una sortida si no es produeix una sortida d' entrada. Aix\u00f2 \u00e9s m\u00e9s petita que el terme es pot reduir si no es redueixi. En aquest terme tan sols es pot reduir\u00e0 el comportament d' entrada. En aquest cas, si es pot reduir\u00e0 a la sortida de manera que la sortida, si es produeixi una mica m\u00e9s petita forma d' entrada."}]}