Selvfølgelig, lad os dykke ned i emnet om "hidden layers" inden for kunstig intelligens og specifikt i neurale netværk. I et neuralt netværk er "hidden layers" de lag, der ligger mellem inputlaget (hvor dataene indtastes) og outputlaget (hvor vi får det endelige resultat eller forudsigelsen). Disse lag kaldes "skjulte" fordi de hverken er det lag, hvor vi indtaster vores data, eller det lag, hvor vi får vores resultater. De er i stedet de lag, der udfører de komplekse beregninger, der er nødvendige for at omdanne vores input til et meningsfuldt output. Hver node i et skjult lag repræsenterer en funktion, der udfører en bestemt beregning på inputdataene. Disse funktioner er typisk ikke håndkodede af mennesker, men lærer i stedet hvordan man bedst transformerer inputdataene gennem en proces kaldet træning. Under træningen justerer det neurale netværk vægtene af forbindelserne mellem noderne i de skjulte lag for at minimere forskellen mellem netværkets forudsigelser og de faktiske resultater. Antallet af skjulte lag og antallet af noder i hvert lag kan variere meget afhængigt af den specifikke opgave og datamængden. Generelt vil flere skjulte lag og flere noder i hvert lag give netværket større kapacitet til at lære komplekse mønstre i dataene, men det kan også gøre træningen mere tidskrævende og risikere at overfitte til træningsdataene. Sammenfattende er "hidden layers" en central del af neurale netværk, der tillader dem at lære komplekse transformationer af inputdata og gøre præcise forudsigelser.