Em uma rede neural artificial, esse componente é uma variável incluída na soma da função de ativação, com o objetivo de aumentar o grau de liberdad...

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é um componente em uma rede neural artificial que é adicionado à soma ponderada dos inputs antes de ser passada pela função de ativação. Ele fornece um grau adicional de liberdade à função de ativação, permitindo que a rede se adapte e aprenda padrões mais complexos nos dados. Assim como os pesos sinápticos, o valor do bias pode ser ajustado e atualizado durante o treinamento da rede neural. O bias permite que a função de ativação se mova para cima ou para baixo, o que pode ser crucial para a capacidade da rede neural de se ajustar adequadamente aos dados de entrada.