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人工ニューラルネットワークにおいて、隠れ層は入力層でも出力層でもない人工ニューロンの層である。最も単純な例は、図に示すように、多層パーセプトロン（MLP）に現れる。 [1]
隠れ層の無いMLPは本質的には単なる線形モデルです。しかし、隠れ層と活性化関数により、モデルに非線形性が導入されます。 [1]
典型的な機械学習の実践では、重みとバイアスは初期化され、その後、バックプロパゲーションを介してトレーニング中に反復的に更新されます。[1]
参考文献
- ^ abc Zhang, Aston; Lipton, Zachary; Li, Mu; Smola, Alexander J. (2024). 「5.1. 多層パーセプトロン」。ディープラーニングへの挑戦。ケンブリッジ、ニューヨーク、ポートメルボルン、ニューデリー、シンガポール：ケンブリッジ大学出版局。ISBN 978-1-009-38943-3。