一、引言
随着人工智能和机器学习的发展，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）已经成为解决许多复杂问题的关键技术。从图像识别到自然语言处理，深度神经网络在各个领域的应用都取得了显著的成果。本篇博客将详细介绍深度神经网络的基本概念、结构、训练过程以及一些常见的应用。
二、什么是深度神经网络？
深度神经网络是一类人工神经网络，它通过多层非线性变换从输入数据中提取特征并进行学习。DNNs 之所以被称为“深度”，是因为它们通常包含许多隐藏层（hidden layers），相对于传统的浅层神经网络，这些隐藏层使得 DNNs 能够捕捉到数据中的复杂模式和结构。
三、深度神经网络的基本结构
1.神经元（Neurons）
神经元是深度神经网络的基本单位，每个神经元接收一个或多个输入并产生一个输出。输入信号通过一个加权和（weighted sum）计算，然后通过一个激活函数（activation function）进行非线性变换以生成输出。
2.层（Layers）
深度神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层：

输入层（Input Layer）：......