深度神经网络模型介绍

深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种用于机器学习的神经网络模型，它的特点是具有多个隐层，从而能够处理更加复杂的数据模式。深度神经网络的每一层都由多个神经元组成，每个神经元都会接收前一层的输入并生成输出。

深度神经网络的训练通常使用反向传播算法，通过最小化损失函数来优化模型参数，从而实现对输入数据进行分类、回归或者其他任务。与传统的浅层神经网络相比，深度神经网络在处理语音、图像、自然语言等数据方面表现更好，可以有效地提取数据中的高级特征。

目前，深度神经网络已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习领域中应用最广泛的两种模型。