我正在构建一个前馈神经网络,并试图决定如何实现偏差。我不确定两件事:
1)与虚拟输入+权重相比,将偏差作为节点的特征来实现有什么缺点吗?
2)如果我将其实现为虚拟输入,它会仅在第一层(从输入到隐藏层)中输入,还是我需要在每一层都有一个虚拟输入?
谢谢!
PS我目前正在使用二维数组来表示层之间的权重。对其他实现结构有什么想法吗?这不是我的主要问题,只是寻找思考的食物。
我正在构建一个前馈神经网络,并试图决定如何实现偏差。我不确定两件事:
1)与虚拟输入+权重相比,将偏差作为节点的特征来实现有什么缺点吗?
2)如果我将其实现为虚拟输入,它会仅在第一层(从输入到隐藏层)中输入,还是我需要在每一层都有一个虚拟输入?
谢谢!
PS我目前正在使用二维数组来表示层之间的权重。对其他实现结构有什么想法吗?这不是我的主要问题,只是寻找思考的食物。