Веса связей влияют на функционирование нейронных сетей, определяя важность передаваемой информации и её воздействие на активность нейронов. 1

Некоторые аспекты влияния весов:

• Усиление или ослабление сигнала. 1 Низкое значение веса ослабляет сигнал, а высокое, наоборот, усиливает его. 1
• Доминирование сигнала. 1 Например, в случае трёх нейронов с различными весами, сигнал с наибольшим весом будет иметь доминирующее влияние на следующий нейрон. 1
• Преобразование и обработка входной информации. 1 Благодаря весам входная информация преобразуется и обрабатывается, приводя к конечному результату. 1
• Обучение сети. 4 Веса фиксируют взаимосвязи между входными характеристиками и целевым результатом, позволяя сети обобщать и делать прогнозы на основе новых данных. 4
• Адаптация к изменениям окружающей среды. 2 Нейронные сети способны адаптировать свои синаптические веса к изменениям среды, что позволяет им работать в нестационарной среде. 2

При этом чрезмерное использование весов может привести к созданию сложных и перегруженных моделей, которые плохо работают с невидимыми данными. 4