Spisu treści:
Definicja - Co oznacza Ukryta warstwa?
Ukryta warstwa w sztucznej sieci neuronowej to warstwa pomiędzy warstwami wejściowymi i wyjściowymi, w której sztuczne neurony przyjmują zestaw ważonych sygnałów wejściowych i wytwarzają sygnał wyjściowy poprzez funkcję aktywacji. Jest to typowa część niemal każdej sieci neuronowej, w której inżynierowie symulują rodzaje aktywności zachodzące w ludzkim mózgu.
Techopedia wyjaśnia ukrytą warstwę
Ukryte warstwy sieci neuronowej są konfigurowane na wiele różnych sposobów. W niektórych przypadkach ważone dane wejściowe są losowo przypisywane. W innych przypadkach są one dostrajane i kalibrowane za pomocą procesu zwanego propagacją wsteczną. Tak czy inaczej sztuczny neuron w ukrytej warstwie działa jak neuron biologiczny w mózgu - pobiera probabilistyczne sygnały wejściowe, działa na nich i przekształca je w wyjście odpowiadające aksonowi neuronu biologicznego.
Wiele analiz modeli uczenia maszynowego koncentruje się na budowie ukrytych warstw w sieci neuronowej. Istnieją różne sposoby konfigurowania tych ukrytych warstw w celu generowania różnych wyników - na przykład splotowe sieci neuronowe, które koncentrują się na przetwarzaniu obrazu, rekurencyjne sieci neuronowe zawierające element pamięci i proste sieci neuronowe o sprzężeniu zwrotnym, które działają w prosty sposób na danych szkoleniowych zestawy.
Ta definicja została napisana w kontekście sieci neuronowych
