神经网络中 参数权重W,偏置b的作用（入门教程）

可视图讲解神经元W,b参数的作用 在我们接触神经网络过程中，很容易看到就是这样一个式子，g(Wx+b)，其中W,x均为向量.比如下图所示： 加入激活函数为g(x)，我们就可以用下面公式 来表示神经元的输出。（对letex不熟，用图片代替一下吧！汗） 其中b为神经元的偏置.那么W,b这些参数的作用有没有最直观的感受呢？如果没有请接着往下看，每个神经元为什么要加上偏置b,不加又有什么后果呢？ 那就来一

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