当我们谈到神经网络和机器学习时，经常会听到关于加权突触和加权参数的说法。但是，这两者之间到底有什么区别呢？让我们来揭开这个神秘的面纱。
加权突触是指神经元之间传递信息的通道上的权重。换句话说，它控制了神经元之间信号传递的强度。这种加权可以被动态调整，从而影响整个神经网络的学习和决策过程。
相比之下，加权参数指的是神经网络中用于调整模型参数的数字参数。这些参数直接影响着神经网络的表现和性能。通过调整这些参数，我们可以改变神经网络的决策边界和学习能力。
简而言之，加权突触和加权参数虽然都是神经网络中重要的元素，但其作用和调整方式是有所不同的。加权突触影响信号传递的强度，而加权参数则影响模型的表现和性能。
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