在神经网络中，偏置项有权重吗？
In neural networks, do bias terms have a weight?
我正在尝试编写自己的神经网络代码，但我对偏差项有些不了解。我知道一个神经元到另一个神经元的每个 link 都有权重，但是偏置和它连接的神经元之间的 link 是否也有权重？或者我可以认为权重总是 1 并且永远不会改变吗？
谢谢
偏差项确实有权重，通常，您会向隐藏层中的每个神经元以及输出层中的神经元添加偏差（在压缩之前）。
看看 Artificial Neurons, you see the bias is added as wk0 = bk. For more thorough examples, see e.g. this link 的基本结构，包含公式以及多层 NN 的可视化。
关于权重选择的讨论，参考以下stats.stackexchange跟贴：
我正在尝试编写自己的神经网络代码，但我对偏差项有些不了解。我知道一个神经元到另一个神经元的每个 link 都有权重，但是偏置和它连接的神经元之间的 link 是否也有权重？或者我可以认为权重总是 1 并且永远不会改变吗？
谢谢
偏差项确实有权重，通常，您会向隐藏层中的每个神经元以及输出层中的神经元添加偏差（在压缩之前）。
看看 Artificial Neurons, you see the bias is added as wk0 = bk. For more thorough examples, see e.g. this link 的基本结构，包含公式以及多层 NN 的可视化。
关于权重选择的讨论，参考以下stats.stackexchange跟贴：