Додавання прихованого шару між вхідним та вихідним шарами перетворює перцептрон на універсальний апроксиматор, Що, по суті, означає, що він здатний захоплювати та відтворювати надзвичайно складні зв'язки вхід-вихід.10 Feb 2020
Навіщо потрібні приховані шари? Кожному з нейронів у вхідному шарі відповідає певний піксель на зображенні, у той час як вихідні нейрони видають результат розпізнавання всього зображення (наприклад, якщо спрацьовує нейрон 7, то на зображенні швидше за все сімка). Приховані шари відповідають компонентам зображення.
Приховані шари. Приховані шари нейронної мережі містять ненаглядані обробні блоки (нейрони). Значення кожного прихованого нейрона – це деяка функція предикторів; Точна форма цієї функції частково залежить від типу мережі.
Шари є основними елементами, необхідними під час створення нейронних мереж. Послідовні шари відповідають за архітектуру моделі глибокого навчання. Кожен з них виконує обчислення на основі даних, отриманих із попереднього. Потім інформація передається далі.