En las redes neuronales artificiales (RNA), la capa oculta es una capa de neuronas artificiales que se pueden aplicar. No es ni la capa de entrada ni la de salida, y está situada entre ambas. Un ejemplo de una RNA que utiliza una capa oculta es la red neuronal feedforward . [1]
Las capas ocultas transforman las entradas de la capa de entrada a la capa de salida. Esto se logra aplicando lo que se llama pesos a las entradas y pasándolas a través de lo que se llama función de activación , que calcula la entrada en función de la entrada y el peso. Esto permite que la red neuronal artificial aprenda relaciones no lineales entre los datos de entrada y salida.
Cada neurona en una capa oculta recibe entradas de todas las neuronas de la capa anterior, multiplica estas entradas por sus pesos, agrega un término de sesgo y luego pasa el resultado a través de una función de activación. La salida de cada neurona se utiliza luego como entrada para la siguiente capa. [2]
Las entradas ponderadas se pueden asignar aleatoriamente. También se pueden afinar y calibrar mediante lo que se llama retropropagación . [3]