DNN结构图

深度神经网络（DNN）是一种模仿人脑神经元连接的计算模型，具有多个隐藏层。在结构图中，输入层接收原始数据，如图像、文本或音频，并将其转换为可供神经网络处理的数字向量。接着，这些数字向量通过一系列隐藏层进行处理，每个隐藏层都包含多个神经元，这些神经元之间通过权重相连。每个神经元都会对输入进行加权求和，然后通过激活函数（如ReLU、sigmoid或tanh）产生输出。最后，输出层将最终的预测结果呈现给用户。随着网络层数的增加，DNN可以学习更复杂的特征表示，从而提高预测性能。然而，过多的层可能导致过拟合问题，因此需要在网络结构和训练策略之间找到平衡。