dnn structure

深度神经网络（DNN）是一种模拟人脑神经元工作方式的算法数学模型，是深度学习的基础。它由多个隐藏层组成，每一层都包含大量的节点或“神经元”。这些神经元之间通过权重连接，每个神经元都会对输入数据进行加权求和，然后通过一个激活函数来产生输出。这种结构使得DNN能够学习和表示复杂的、非线性的关系。随着网络深度的增加，DNN可以学习到更抽象和高级的特征。然而，这也增加了模型的复杂性和过拟合的风险。因此，如何设计和优化DNN的结构，包括选择合适的层数、神经元数量、激活函数等，是深度学习研究的重要课题。