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Definizione - Cosa significa strato nascosto?
Uno strato nascosto in una rete neurale artificiale è uno strato tra livelli di input e livelli di output, in cui i neuroni artificiali assorbono un insieme di input ponderati e producono un output attraverso una funzione di attivazione. È una parte tipica di quasi tutte le reti neurali in cui gli ingegneri simulano i tipi di attività che si svolgono nel cervello umano.
Techopedia spiega Hidden Layer
I livelli di rete neurale nascosti sono impostati in molti modi diversi. In alcuni casi, gli input ponderati vengono assegnati in modo casuale. In altri casi, sono messi a punto e calibrati attraverso un processo chiamato backpropagation. In entrambi i casi, il neurone artificiale nello strato nascosto funziona come un neurone biologico nel cervello: prende i suoi segnali di input probabilistici, lavora su di essi e li converte in un output corrispondente all'assone del neurone biologico.
Molte analisi dei modelli di apprendimento automatico si concentrano sulla costruzione di strati nascosti nella rete neurale. Esistono diversi modi per impostare questi livelli nascosti per generare vari risultati, ad esempio reti neurali convoluzionali che si concentrano sull'elaborazione delle immagini, reti neurali ricorrenti che contengono un elemento di memoria e semplici reti neurali feedforward che funzionano in modo diretto sui dati di allenamento imposta.
Questa definizione è stata scritta nel contesto delle reti neurali
