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🥏深度神经网络
🥏深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的变体，具有很多层来模拟人类神经系统中的多层次信息处理过程。DNN的每一层由许多节点（也称为神经元）组成，节点之间通过加权连接传递信息。
🥏与传统的浅层神经网络相比，深度神经网络具有更多的隐藏层，使得网络能够学习到更复杂的表征和特征。每一层的节点使用非线性的激活函数对输入进行处理，并将输出传递给下一层。通过深层次的信息传递和多次非线性变换，DNN能够从原始输入数据中提取抽象和高级的特征，并用于分类、回归、生成等各种任务。
🥏深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域取得了重大突破，一些知名的深度神经网络模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和变形自编码器（Variational Autoencoder，VAE）等。这些模型在大规模数据和强大计算能力的支持下，能够从复杂的现实世界数据中学习到具有很高泛化性能的特征表示，进而提高各种任务的性能。
