DNN神经网络的数学原理

深度神经网络（DNN）是一种基于人工神经网络模型的机器学习技术。其基本原理是通过多层非线性变换将输入数据映射到输出空间，从而实现对数据的分类、回归等任务。

数学上，DNN的基本组成部分是神经元（Neuron）和权重（Weight）。神经元接受输入数据，并通过线性加权和非线性激活函数将其转换为输出。权重则控制了每个神经元的输入对输出的贡献大小。

在训练过程中，DNN会通过反向传播算法（Backpropagation）来更新权重，使得网络的输出能够更好地拟合训练数据。具体地，反向传播算法通过计算损失函数对权重的导数来更新权重，使得网络输出对于真实标签的误差能够最小化。

除此之外，DNN还包含了一些常见的技术，如Dropout、Batch Normalization等，用于提高网络的泛化性能和训练速度。