问神经元有体重吗？

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如果你看第二个方程在“传播函数”下

w_{0j}是常量(偏差)，所以写w_{ij}权值与连接相关联是合理的，而w_{0j}是与核子本身相关联的权重。

另外，如果您假设是o_{0}(t)=1，那么您可以将上面的公式重写为

(注:和从0到N，而不是1到N)

当你这样做的时候，区分“重量”和“偏见”就不再有意义了。

所有这些关于连接和神经元有重量的讨论都是虚拟的。

要点是，每个神经元通过连接从前一层接受多个权重。

因此，每个神经元都有多个权重(您可以调用它们来自连接或来自神经元)，命名只是虚拟的，以表示神经元中权重之间的关系。

每个重量与其他重量是不同的。

神经元确实有一个值，这个值与权值相乘，得到给定神经元的激活值。

我们通常不称它为神经元的重量，但它的意思是相同的。

我在更新我的答案。假设我们有一个输入x1，x2。我们需要两个隐神经元h1和h2。

我们将x1和x2与w1和w2相乘，得到h1：

h1=w1*x1+w2*x2

类似于h2。

h2=w3*x1+w4*x2

现在，h1和h2是具有某些值的神经元(我称之为它们的重量)。我们使用这些神经元进行下一层的数值计算，使用另一组权重。希望能把事情弄清楚。