Machine learning 感知器学习算法

我想解释下图中的问题，这是关于感知器学习的。它是关于有训练集的监督学习，所以应该对照预定义的值集检查值的正确性。我不知道A、B和biasb值是怎么来的。请您解释一下这些的含义，以及这些在学习过程中是如何计算和改变的

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这里有一本直观、直观、互动、美观的神经网络基本概念指南：

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这可能会解决你所有的疑问。然而，如果你在阅读后还有更多的问题，你可以问一些更具体的问题。享受吧

这是伟大的，感谢链接，但我想做这些在纸上，手动。欢迎！是的，这些例子很简单，你应该能够在纸上手工复制。在那之后，你当然可以面对你的例子。或者你的确切意思是什么？是的，我知道，在我的例子中有2个权重，但不知道在计算Y值后如何修改偏差。是的，首先你必须仔细阅读并理解链接中的信息，然后你将知道如何修改偏差。