为什么反向传播神经网络识别XOR算子所需的偏置神经元？

Question

我昨天发布了一个question关于XOR运算符的反向传播神经网络问题。我做了一些工作，并意识到这可能与没有偏见神经元有关。

我的问题是，偏倚神经元的作用一般是什么，它在识别XOR算子的反向传播神经网络中的作用是什么？是否有可能创建一个没有偏见神经元？

Answer 1

有可能创建一个没有偏置神经元的神经网络...它可以正常工作，但是为了获得更多信息，我建议你看看这个问题的答案：

Role of Bias in Neural Networks

<强>更新 试图求解模型XOR的神经网络中偏置神经元的作用是最小化神经网络的大小。通常，对于“原始”（不确定这是否是正确的术语）逻辑函数，例如AND，OR，NAND等，您正在尝试使用2创建神经网络输入神经元，2个隐藏神经元和1个输出神经元。这不能用于XOR，因为您可以为XOR建模的最简单方法是使用两个NAND：

您可以将A和B视为您的输入神经元，中间的门是您的“偏置”神经元，后面的两个门是您的“隐藏”神经元，最后您有输出神经元。您可以在没有偏向神经元的情况下解决XOR，但是需要将隐藏神经元的数量增加到最少3个隐藏神经元。在这种情况下，第3神经元基本上充当偏倚神经元。这是另一个讨论与XOR：XOR problem solvable with 2x2x1 neural network without bias?

有关的偏见神经元的问题