什么是深度神经网络

深度神经网络（DNN）具体先容

1. 定义与焦点原理

深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种具有多个隐藏层的人工神经网络模子，其焦点在于通过层次化的非线性变换逐步提取输入数据的高层次抽象特征。与浅层神经网络相比，DNN的隐藏层数量通常超过三层，比方VGGNet、ResNet等经典模子的层数可达数十甚至上百层。这种深度布局赋予其更强的表达本事，能够以更少的神经元实现复杂功能的建模。
焦点原理：

  

• 分层特征学习：每一隐藏层对输入数据进行非线性映射，逐步从低级特征（如边沿、纹理）提取到高级语义特征（如物体形状、语义类别）。  
  
• 表现学习：DNN通过自主学习数据的内在表现，镌汰对人工特征工程的依赖。比方，卷积神经网络（CNN）通过卷积核主动提取图像的空间特征。  
  
• 通用近似定理：理论上，三层神经网络即可逼近任何连续函数，但深度网络在实践中的效率和泛化本事更优。
  

发展进程：

  

• 2006年，Geoffrey Hinton提出基于受限玻尔兹曼机（RBM）的预训练方法，办理了深度网络训练难题，标志着深度学习的复兴。  
  
• 2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破，验证了深度卷积网络的良好性。  
  
• 后续的ResNet引入残差学习，使网络深度突破千层成为可能，进一步推动了模子性能的提升。
  

<hr> 2. 典型布局组成

DNN主要由以下三层构成：

  

• 输入层：接收原始数据（如图像像素、文本词向量），每个节点对应一个特征维度。比方，一张224×224的彩色图像输入层节点数为224×224
  

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