深度神经网络（DNN）是人工智能领域中的一个重要分支，它模仿了人脑的神经网络结构，通过学习大量的数据来提取特征和模式。
基础概念
- 神经元：神经网络的基本单元，负责处理和传递信息。
- 层：由多个神经元组成的集合，包括输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：用于将神经元的线性组合转换为非线性输出。
实践教程
以下是一个简单的深度神经网络教程链接，可以帮助你更好地理解DNN的工作原理：
图像识别示例
深度神经网络在图像识别领域有着广泛的应用。以下是一个示例图片，展示了深度神经网络在图像识别中的应用：
总结
深度神经网络是人工智能领域的一个强大工具，它可以帮助我们解决许多复杂的问题。通过学习和实践，我们可以更好地掌握这项技术。