Dizionario AI › Modelli AI
Hidden Layer
Il livello nascosto è ciascuno degli strati di una rete neurale che si trova tra il livello di input e il livello di output, e che non è direttamente osservabile né dai dati grezzi in ingresso né dal risultato finale prodotto dal modello. È in questi strati intermedi che avviene la maggior parte dell'elaborazione e dell'estrazione di rappresentazioni via via più astratte dei dati.
Ciascun neurone di un livello nascosto riceve in input i valori prodotti dallo strato precedente, li combina tramite una matrice di pesi appresa e applica una funzione di attivazione non lineare, producendo un nuovo insieme di valori che verrà passato allo strato successivo. Impilando più livelli nascosti, la rete può costruire rappresentazioni sempre più complesse: nelle reti che elaborano immagini, i primi livelli nascosti tendono a riconoscere pattern semplici come bordi e texture, mentre i livelli più profondi riconoscono forme e oggetti interi.
È un elemento presente in ogni rete neurale con più di uno strato, dai semplici percettroni multistrato alle architetture profonde usate nei modelli linguistici moderni, dove il numero e la dimensione dei livelli nascosti sono tra le scelte architetturali più determinanti per la capacità complessiva del modello.
Il termine "nascosto" descrive il fatto che questi strati non sono direttamente visibili o interpretabili dall'esterno, a differenza dell'input, che corrisponde ai dati grezzi, e dell'output, che corrisponde al risultato prodotto: i valori intermedi calcolati nei livelli nascosti non hanno un significato immediatamente leggibile per un osservatore umano.
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