DNN结构图

深度神经网络（DNN）是一种前馈人工神经网络，具有多个隐藏层。每一层都由多个神经元组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接。输入数据首先进入第一个隐藏层，然后通过激活函数进行处理，接着传递到下一个隐藏层。这个过程会一直持续到最后一个隐藏层，最后输出层会根据需要生成预测结果。DNN的优点是能够自动学习特征表示，从而减少对手工特征工程的需求。此外，DNN还能够处理大规模数据集，并且能够实现高精度的分类和回归任务。然而，DNN也有一些缺点，例如计算复杂度高、训练时间长以及容易过拟合等。