深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。它通过多层神经元之间的非线性变换，实现对数据的特征提取和分类。
DNN 的优势
- 强大的特征学习能力：DNN 能够自动从原始数据中提取出有用的特征，无需人工干预。
- 泛化能力强：通过大量的训练数据，DNN 能够有效地泛化到未见过的数据上。
- 可扩展性：DNN 可以通过增加层数和神经元数量来提高性能。
DNN 的应用
DNN 在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：例如人脸识别、物体检测等。
- 语音识别：例如语音转文字、语音合成等。
- 自然语言处理：例如机器翻译、情感分析等。
神经网络结构
学习资源
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