深度神经网络

深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种由多个神经网络层组成的神经网络模型。与传统的浅层神经网络相比，深度神经网络具有更多的隐藏层，因此能够更有效地学习复杂的非线性关系和特征。

深度神经网络的典型架构包括输入层、多个隐藏层和输出层。每个隐藏层通常由多个神经元组成，每个神经元与前一层的所有神经元连接，并且具有一组可学习的权重参数和偏置项。通过在每个隐藏层中引入非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh等），深度神经网络能够捕获更复杂的数据模式和特征。

深度神经网络的训练通常通过反向传播算法（Backpropagation）进行，该算法通过最小化损失函数来调整网络参数，使得网络在训练数据上的预测结果与实际标签尽可能接近。常用的优化算法包括梯度下降法、随机梯度下降法和其变种（如Adam、RMSProp等）。

深度神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等各种领域取得了显著的成功。例如，深度卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别任务，长短期记忆网络（LSTM）和变换器（Transformer）等网络结构被用于自然语言处理任务。