计算机中什么是权重

计算机中的权重是神经网络中的关键参数，决定了输入数据对输出的影响程度。权重通过训练过程不断调整，就像大脑神经元之间的连接强度。例如，图像识别系统中，权重决定了哪些像素特征对识别结果更重要。语音识别模型中，权重帮助区分不同音素的细微差别。权重值越大，对应特征的影响力越强，负值则表示抑制作用。这些数值通常初始化为随机小数，通过反向传播算法逐步优化。

权重存储在矩阵结构中，计算时与输入数据相乘后求和。自然语言处理任务里，权重帮助模型理解词语间的关系。推荐系统中，权重反映用户偏好与商品特征的匹配度。权重矩阵的维度取决于网络层的设计，如输入层有1000个神经元，隐藏层有500个神经元，则权重矩阵大小为1000×500。训练完成后，权重固定下来，使模型能够对新数据做出准确预测。