Em um modelo de rede neural artificial, além dos pesos das conexões entre neurônios, cada unidade de processamento recebe um valor fixo adicionado à soma ponderada de suas entradas, cuja função é ajustar o limiar de ativação do neurônio, permitindo maior flexibilidade na modelagem de padrões complexos. A alternativa que corretamente identifica esse componente é: