我有一个控制人工食草动物的人工神经网络。输入是最近植物的大小和方向、最近伴侣的大小和方向以及食草动物的健康状况。输出是一个运动矢量（方向和幅度）。如果通过遗传算法进行训练，是否有必要使用偏差？
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偏差用于将神经网络的决策边界从原点移开。对于进行简单线性分类的简单感知器来说，这等于移动分隔两个类的线。（想想简单线性回归中的 c。
遗传算法只是寻找最佳权重的众多方法之一。它不关心你是否有偏见，因为偏见只是它的另一个重量！
因此使用偏差，它可以加速训练并允许网络学习它可能无法学习的模式！
编辑以回答您的具体问题：不，本身没有必要使用偏差，网络可以在没有它的情况下工作，但是由于它很容易实现并改善您的网络 - 使用它！
于 2012-01-20T16:51:50.290 回答
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您应该使用偏差，偏差不仅可以让您解决线性不可分的问题；但它也允许训练作为偏置神经元和其他神经元之间互连的伪阈值。一般来说，它更有可能帮助你的尝试而不是阻碍它们。
于 2012-01-20T14:44:26.227 回答