Versteckte Schicht

Definition - Was bedeutet versteckte Ebene?

Eine verborgene Schicht in einem künstlichen neuronalen Netzwerk ist eine Schicht zwischen Eingangsschichten und Ausgangsschichten, in der künstliche Neuronen einen Satz gewichteter Eingaben aufnehmen und über eine Aktivierungsfunktion eine Ausgabe erzeugen. Es ist ein typischer Teil fast jedes neuronalen Netzwerks, in dem Ingenieure die Arten von Aktivitäten simulieren, die im menschlichen Gehirn ablaufen.

Technische.me erklärt Hidden Layer

Versteckte neuronale Netzwerkschichten werden auf viele verschiedene Arten eingerichtet. In einigen Fällen werden gewichtete Eingaben zufällig zugewiesen. In anderen Fällen werden sie durch einen als Backpropagation bezeichneten Prozess fein abgestimmt und kalibriert. In jedem Fall funktioniert das künstliche Neuron in der verborgenen Schicht wie ein biologisches Neuron im Gehirn - es nimmt seine probabilistischen Eingangssignale auf, bearbeitet sie und wandelt sie in einen Ausgang um, der dem Axon des biologischen Neurons entspricht.

Viele Analysen von Modellen des maschinellen Lernens konzentrieren sich auf die Konstruktion verborgener Schichten im neuronalen Netzwerk. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, diese verborgenen Schichten einzurichten, um verschiedene Ergebnisse zu erzielen - zum Beispiel Faltungs-Neuronale Netze, die sich auf die Bildverarbeitung konzentrieren, wiederkehrende Neuronale Netze, die ein Speicherelement enthalten, und einfache neuronale Feedforward-Netze, die auf einfache Weise mit Trainingsdaten arbeiten setzt.

Diese Definition wurde im Kontext von Neuronalen Netzen geschrieben