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Un Hidden Layer rappresenta uno step computazionale intermedio necessario all’elaborazione dei dati in input prima di poter produrre l’output della rete. Ogni Hidden Layer trasforma dunque la rappresentazione del problema (o una sua parte) prodotta dal precedente stato (che potrebbe a sua volta essere un hidden layer).
Nel processo si formano dunque delle rappresentazioni intermedie dei dati. Maggiore è il numero di livelli hidden presenti in una rete, più alta sarà la profondità a cui il network riesce ad arrivare—da cui il nome deep Neural Networks.
Nei diversi Hidden Layer l’agente si focalizza maggiormente su alcune cose piuttosto che altre, imparando così un po’ alla volta le diverse caratteristiche che il problema in questione presenta.
In poche parole
✅ Un Hidden Layer è uno strato intermedio in un modello di rete neurale che trasforma la rappresentazione dei dati proveniente dallo stato precedente. Ogni Hidden Layer crea rappresentazioni intermedie dei dati, consentendo alla rete di apprendere diverse caratteristiche del problema. Maggiore è il numero di Hidden Layer in un modello, maggiore è la profondità della rete neurale, da cui il termine “deep Neural Networks”.