人工神经网络中的权重和偏差扮演着非常重要的角色。权重用来衡量输入信号对于神经元的影响程度，可以理解为不同输入的重要性权重。在神经网络的训练过程中，权重会不断地调整以使得网络的输出尽可能地接近真实值。偏差则是神经元的激活阈值，可以理解为神经元的容忍度，它能够调整神经元对输入的敏感程度。在训练过程中，偏差的调整能够使得神经元更容易或更困难地被激活，从而影响神经网络的输出结果。
权重和偏差的作用在于通过调整它们的数值，使得神经网络能够学习到输入数据的特征，并能够对未知数据做出准确的预测。通过合理地调整权重和偏差，神经网络能够逐渐优化自身的表征能力，从而提高对输入数据的理解和处理能力。
在实际应用中，可以通过不断地调整权重和偏差来优化神经网络的性能，比如使用反向传播算法来更新权重和偏差，或者采用一些自适应的优化算法来自动调整权重和偏差，以提高神经网络的准确性和泛化能力。
总之，权重和偏差在人工神经网络中起着至关重要的作用，它们的合理调整能够极大地影响神经网络的性能和表征能力。