第2章
深度神经网络

深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种受到人类神经系统启发的人工神经网络结构，用于机器学习和人工智能任务。它们由多层神经元组成，通常包括输入层、隐藏层和输出层。

深度神经网络的核心思想是通过学习来自数据的特征和模式，从而实现各种任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。每个神经元接收来自前一层神经元的输入，并通过加权和激活函数来产生输出。

深度神经网络的层级结构使得它可以捕捉和表示数据的抽象特征，从低级特征（如边缘和纹理）到高级特征（如物体和语义信息）。

深度神经网络有不同的类型，包括卷积神经网络、循环神经网络和前馈神经网络等。其中，卷积神经网络适合处理图像数据，循环神经网络适合处理序列数据，前馈神经网络则可以应用于各种任务。深度神经网络的训练需要大量的数据和计算资源，同时需要精心设计的网络结构和训练算法，以确保其能够正确地学习和处理各种数据。