Главная»Архитектура»Почему сети в машинных обучающих моделях являются скрытыми?
Почему сети в машинных обучающих моделях являются скрытыми?
Ответы
Августа Егорова
Скрытые сети в машинных обучающих моделях называются ‘скрытыми’ по той простой причине, что они не являются частью прямого взаимодействия модели с входными данными и выходным результатом.
Представь себе сеть как систему из множества узлов, связанных между собой. Входные данные поступают в первые узлы сети (слои), проходят через несколько промежуточных слоев — это и есть скрытые слои, где информация преобразуется и обобщается. Затем, результат проходит через последний слой, выдавая конечный выход.
Скрытые слои выполняют важную функцию: они позволяют модели ‘понять’ структуру входных данных, выявить закономерности и связи между ними. Именно в этих скрытых слоях происходит обучение модели — нейроны настраивают свои веса так, чтобы максимально точно воспроизводить желаемый результат.
Скрытые сети в машинных обучающих моделях называются ‘скрытыми’ по той простой причине, что они не являются частью прямого взаимодействия модели с входными данными и выходным результатом.
Представь себе сеть как систему из множества узлов, связанных между собой. Входные данные поступают в первые узлы сети (слои), проходят через несколько промежуточных слоев — это и есть скрытые слои, где информация преобразуется и обобщается. Затем, результат проходит через последний слой, выдавая конечный выход.
Скрытые слои выполняют важную функцию: они позволяют модели ‘понять’ структуру входных данных, выявить закономерности и связи между ними. Именно в этих скрытых слоях происходит обучение модели — нейроны настраивают свои веса так, чтобы максимально точно воспроизводить желаемый результат.