神经网络中的wight

在神经网络中，wight代表从一个神经元出发的直线的权值。每个神经元都有一个对应的wight，它决定了该神经元对输入的敏感程度。具体来说，wight是连接两个神经元之间的连接强度，它可以是正数也可以是负数，表示正向或反向的影响。通过调整wight的数值，神经网络可以学习到不同的模式和特征。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数学建模神经网络模型,数学建模神经网络算法](https://blog.csdn.net/super67269/article/details/126443990)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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