我昨天发布了一个问题，内容是关于我的用于 XOR 运算的反向传播神经网络所遇到的问题。我做了一些额外的工作，意识到这可能与没有偏置神经元有关。

我的问题是，一般情况下，偏置神经元的作用是什么？它在识别 XOR 运算的反向传播神经网络中的作用又是什么？是否可以在没有偏置神经元的情况下创建一个神经网络？

回答：

创建没有偏置神经元的神经网络是可能的…它也能正常工作，但想要了解更多信息，我建议你查看此问题的答案：

神经网络中偏置的作用

更新： 偏置神经元在试图解决建模 XOR 的神经网络中的作用是最小化神经网络的大小。通常，对于“原始”（不确定这个术语是否正确）逻辑函数，例如AND、OR、NAND等，您试图创建一个具有 2 个输入神经元、2 个隐藏神经元和 1 个输出神经元的神经网络。这对于XOR是无法实现的，因为建模 XOR 最简单的方法是使用两个NAND门：

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，最后您得到输出神经元。您可以在没有偏置神经元的情况下解决XOR问题，但这需要您将隐藏神经元的数量增加到至少 3 个隐藏神经元。在这种情况下，第三个神经元本质上充当偏置神经元。这是另一个讨论关于XOR的偏置神经元的问题：XOR 问题是否可以用没有偏置的 2x2x1 神经网络解决？