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Definición: ¿Qué significa la capa oculta?
Una capa oculta en una red neuronal artificial es una capa entre las capas de entrada y las capas de salida, donde las neuronas artificiales absorben un conjunto de entradas ponderadas y producen una salida a través de una función de activación. Es una parte típica de casi cualquier red neuronal en la que los ingenieros simulan los tipos de actividad que se desarrollan en el cerebro humano.
Techopedia explica la capa oculta
Las capas de redes neuronales ocultas se configuran de muchas maneras diferentes. En algunos casos, las entradas ponderadas se asignan aleatoriamente. En otros casos, se ajustan y calibran mediante un proceso llamado retropropagación. De cualquier manera, la neurona artificial en la capa oculta funciona como una neurona biológica en el cerebro: toma sus señales de entrada probabilísticas, trabaja en ellas y las convierte en una salida correspondiente al axón de la neurona biológica.
Muchos análisis de modelos de aprendizaje automático se centran en la construcción de capas ocultas en la red neuronal. Hay diferentes formas de configurar estas capas ocultas para generar varios resultados, por ejemplo, redes neuronales convolucionales que se centran en el procesamiento de imágenes, redes neuronales recurrentes que contienen un elemento de memoria y redes neuronales simples de alimentación directa que funcionan de manera directa en los datos de entrenamiento conjuntos.
Esta definición fue escrita en el contexto de las redes neuronales
