Скрытый слой нейронной сети - это слой, который находится между входным и выходным слоями сети. Он выполняет функцию обработки входных данных и передачи информации от входного слоя к выходному. Скрытые слои в нейронных сетях являются ключевыми элементами, отвечающими за извлечение признаков из данных и обучение модели на основе этих признаков.
Каждый нейрон в скрытом слое получает входные значения от нейронов предыдущего слоя, умножает их на веса и применяет активационную функцию для вычисления своего выходного значения. Таким образом, скрытые слои представляют собой совокупность нелинейных преобразований, позволяющих нейронной сети выявлять сложные зависимости в данных.
Число скрытых слоев и количество нейронов в каждом слое являются параметрами, которые могут влиять на производительность и точность нейронной сети. Правильный выбор архитектуры скрытых слоев может повысить эффективность обучения и способствовать получению более точных прогнозов.
Таким образом, скрытый слой нейронной сети играет важную роль в обработке данных и выявлении закономерностей, что делает его неотъемлемой частью любой нейронной сети.