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🥏深度神經網絡

🥏深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）是一種人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）的變體，具有很多層來模擬人類神經系統中的多層次信息處理過程。DNN的每一層由許多節點（也稱為神經元）組成，節點之間通過加權連接傳遞信息。

🥏與傳統的淺層神經網絡相比，深度神經網絡具有更多的隱藏層，使得網絡能夠學習到更復雜的表征和特征。每一層的節點使用非線性的激活函數對輸入進行處理，并將輸出傳遞給下一層。通過深層次的信息傳遞和多次非線性變換，DNN能夠從原始輸入數據中提取抽象和高級的特征，并用于分類、回歸、生成等各種任務。

🥏深度神經網絡在計算機視覺、自然語言處理、語音識別、推薦系統等領域取得了重大突破，一些知名的深度神經網絡模型包括卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）、循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）和變形自編碼器（Variational Autoencoder，VAE）等。這些模型在大規模數據和強大計算能力的支持下，能夠從復雜的現實世界數據中學習到具有很高泛化性能的特征表示，進而提高各種任務的性能。