Warstwa ukryta (Hidden Layer).

Warstwa ukryta to element strukturalny sztucznych sieci neuronowych, który znajduje się pomiędzy warstwą wejściową a wyjściową. Pełni funkcję przetwarzającą i transformującą dane, które przepływają przez sieć. Składa się z określonej liczby sztucznych neuronów, które otrzymują sygnały z warstwy wejściowej lub poprzedniej warstwy ukrytej, a następnie przekazują przetworzone dane dalej, do kolejnej warstwy lub do warstwy wyjściowej.

W warstwach ukrytych stosuje się funkcje aktywacji, które nadają sieci nieliniowy charakter, co umożliwia modelowanie złożonych relacji pomiędzy danymi wejściowymi a wyjściowymi. Liczba warstw ukrytych i liczba neuronów w każdej z nich wpływa na zdolności sieci do uczenia i generalizacji. W praktyce warstwy ukryte odgrywają kluczową rolę w wydajności sieci neuronowej, umożliwiając rozwiązywanie zadań takich jak rozpoznawanie wzorców, klasyfikacja czy regresja, które wymagają przetwarzania złożonych danych.