深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种人工神经网络的扩展，具有多个隐藏层。它通过模仿人脑的神经元连接方式来处理复杂的数据，并从中学习和提取有用的信息。
1、什么是深度神经网络？
神经元和层次：DNN由多个层次的神经元组成，包括输入层、多个隐藏层和输出层。每个神经元接收输入信号，并通过激活函数处理这些信号，然后将结果传递给下一层的神经元。
2、权重和偏置：在每个神经元之间的连接都有权重（Weight），它们决定了输入信号的重要性。每个神经元还有一个偏置（Bias），用于调整激活函数的输出。
3、学习过程：通过反向传播算法，DNN可以调整权重和偏置，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。
举一个通俗易懂的简单例子
例子：图像识别
假设我们有一个深度神经网络来识别手写的数字（0-9）。这个网络可以帮助我们将手写的数字图片转换成实际的数字。
1、输入层：输入层接收一张手写数字的图片，每个像素点代表一个输入神经元。
2、隐藏层：隐藏层会逐步处理这些像素点，通过复杂的计算和激活函数，提取图片中的特征。例如，第一个隐藏层可能识别边缘，第二个隐藏层可能识别线条和角度，第三个隐藏层可能识别具体的数字形状。
3、输出层：输出层包含10个神经元，每个神经元代表一个数字（0-9）。最终，哪个神经元的输出值最高，网络就认为这张图片是哪个数字。
通过大量的训练数据和学习，深度神经网络可以准确地识别手写数字。
例子图示（简化版）
输入层： 隐藏层： 隐藏层： 输出层：
[像素点] --> [神经元] --> [神经元] --> [数字0-9]
[像素点] --> [神经元] --> [神经元] --> [数字0-9]
[像素点] --> [神经元] --> [神经元] --> [数字0-9]
通过这种结构，深度神经网络可以有效地学习和识别复杂的模式和特征，从而完成如图像识别、语音识别等任务。