dnn_architecture

DNN（深度神经网络）是一种模拟人脑神经元工作方式的算法数学模型，用于识别模式和分类对象。其架构包括多个隐藏层，每一层都由许多节点或“神经元”组成，这些神经元会对输入数据进行加权求和并应用激活函数以产生输出。随着网络深度的增加，它可以学习并表示更复杂的特征和模式。常见的DNN架构有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。