Una rete neurale profonda è costituita da uno strato di input connesso a uno o più strati nascosti, in cui ogni strato nascosto è composto da neuroni che utilizzano una funzione di attivazione non lineare. Il livello di output viene quindi connesso all'ultimo livello della rete. I pesi e le distorsioni dei neuroni in ogni strato della rete vengono regolati durante il processo di addestramento, che prevede l'uso di una funzione di costo e di un algoritmo di ottimizzazione, come la discesa del gradiente, per trovare l'insieme di pesi e distorsioni che ottimizzano al meglio il funzione di costo.
Scrivi una descrizione dell'architettura di un modello di rete neurale profonda.