Приховані шари нейронної мережі містять обробні блоки, що не спостерігаються (нейрони).. Значення кожного прихованого нейрона – це деяка функція предикторов; Точна форма цієї функції частково залежить від типу мережі.
Приховані шари одержують вхідні дані від вхідного шару або інших прихованих шарів. Штучні нейронні мережі можуть мати велику кількість прихованих шарів. Кожен прихований шар аналізує вихідні дані попереднього шару, обробляє їх та передає на наступний шар.
Навіщо потрібні приховані верстви? Кожному з нейронів у вхідному шарі відповідає певний піксель на зображенні, у той час як вихідні нейрони видають результат розпізнавання всього зображення (наприклад, якщо спрацьовує нейрон 7, то на зображенні швидше за все сімка). Приховані шари відповідають компонентам зображення.
Нейросітка – це алгоритм, створений до виконання конкретних завдань, наприклад, для пошуку певних картинок, розпізнавання звуків, малювання портрета тощо. д. Можливості цього різновиду машинного навчання дуже великі.