神經網絡不加偏置也可以運行也就是說偏置bias對于神經網絡來說不是必須的，那為什么一定要加偏置，有仿生學解釋，但是人腦的分子數量是mol量級的，光蛋白質就有幾萬種，這么復雜的結構應該不是加一個偏置就能模擬的。

直到看到了Fermi-Dirac分布函數

這個函數是由費米和狄拉克在1926年得出的，這個函數看起來像sigmoid實際上當初就是由sigmoid函數構造的。所以是sigmoid函數產生在前。而Hinton用sigmoid實現反向傳導已經是60年以后。

Fermi-Dirac分布函數是描述熱平衡體系中粒子按能量分布的一種規律。即表示一個電子占據能量為ε的本征態的幾率，其值為0~1

β≡1/（kB*T）

kB是玻耳茲曼常量

T是溫度

ε是能量

εF是費米能級即系統中電子的化學勢，對于金屬，絕對零度下，電子占據的最高能級就是費米能級

所以根據神經網絡算法很容易得出當β=1時，εF很顯然就是bias

總結

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络为什么要加偏置？---bias与费米能级εF的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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