Скрытый слой нейронной сети - это слой, который находится между входным и выходным слоями и выполняет функцию обработки входных данных. Количество скрытых слоев и их размерность являются параметрами, которые определяются при проектировании нейронной сети и зависят от конкретной задачи.
Скрытый слой состоит из нейронов, каждый из которых выполняет линейную алгебру, обрабатывая входные данные и передавая результат дальше по сети. Задача скрытого слоя заключается в том, чтобы выучить оптимальные признаки входных данных, которые позволят сделать точные прогнозы на выходе нейронной сети.
Процесс обучения нейронной сети заключается в том, чтобы оптимизировать параметры нейронов в скрытых слоях, чтобы минимизировать ошибку предсказания на выходе сети. Это достигается путем передачи обратной связи от выходного слоя к скрытым слоям и коррекции параметров нейронов на каждой итерации обучения.
Скрытые слои являются ключевым инструментом в обучении нейронных сетей, поскольку именно они позволяют моделировать сложные зависимости в данных и выполнять сложные задачи, такие как распознавание образов, классификация текста, прогнозирование временных рядов и многое другое.