Dizionario AI › Modelli AI
Input Layer
Il livello di input è il primo strato di una rete neurale, quello che riceve i dati grezzi da elaborare e li presenta al resto della rete in una forma numerica adatta ai calcoli successivi. Non esegue trasformazioni apprese come gli altri strati: il suo compito è organizzare i dati in ingresso, per esempio i pixel di un'immagine o gli identificatori dei token di un testo, nella struttura numerica attesa dagli strati successivi.
La forma del livello di input dipende dal tipo di dato che il modello deve elaborare: in una rete che lavora su immagini, ogni neurone di input può corrispondere al valore di un singolo pixel o canale colore; in un modello linguistico, l'input non è direttamente numerico ma passa prima attraverso un livello di embedding che converte gli identificatori dei token in vettori densi. In questo secondo caso il livello di embedding può essere considerato la vera porta d'ingresso numerica della rete.
È presente in ogni rete neurale ed è il punto di partenza obbligato di ogni elaborazione: definisce quanti e quali dati il modello può ricevere in un singolo passo, e la sua dimensione è vincolata dalla natura del problema, per esempio dalla risoluzione delle immagini o dalla lunghezza massima di una sequenza di testo che il modello può gestire.
Il termine descrive la sua funzione in modo diretto: è lo strato attraverso cui l'informazione entra (input) nella rete, il punto da cui parte ogni successiva trasformazione compiuta dai livelli nascosti e dal livello di output.
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