深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）是一类机器学习模型，通过多个层级（层）的神经元来模拟人脑的工作方式，从而实现复杂的数据处理和模式识别任务。以下是深度神经网络的一些主要特点：
1. 多层结构
DNNs 由多个隐藏层组成，这些层通过大量的神经元（或节点）连接在一起。层级的增加使得网络能够学习更复杂和抽象的特征。典型的深度神经网络包含输入层、多个隐藏层和输出层。
2. 非线性激活函数
每个神经元通常应用非线性激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid、Tanh等。这些非线性函数使网络能够学习和表示复杂的非线性关系。
3. 权重和偏置
每个神经元的输出由输入信号、权重和偏置共同决定。权重和偏置通过训练过程进行调整，以最小化预测误差。
4. 自动特征学习
深度神经网络能够自动从数据中学习特征，无需人为设计特征工程。这是通过层级逐步提取数据的不同抽象级别特征实现的。
5. 梯度下降和反向传播
DNNs 的训练通常使用梯度下降算法和反向传播算法（Backpropagation）。反向传播算法通过计算损失函数相对于每个参数的梯度来更新权重和偏置，从而使模型收敛到最优解。
6. 正则化技术
为了防止过拟合，DNNs 常常使用各种正则化技术，如Dropout、L2正则化、Batch Normalization等。这些技术通过约束模型复杂度或稳定训练过程，提高模型的泛化能力。
7. 大规模数据需求
深度神经网络通常需要大量的数据进行训练，以充分发挥其强大的表示能力和学习能力。大规模数据可以帮助模型捕获更丰富的特征和模式。
8. 高计算需求
训练DNNs 需要大量计算资源，尤其是当网络非常深且数据量很大时。通常使用GPU（图形处理单元）或TPU（张量处理单元）来加速训练过程。
9. 应用广泛
DNNs 在许多领域有着广泛的应用，包括图像分类、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、游戏AI等。其强大的学习和表示能力使其在各种复杂任务中表现出色。
10. 多种网络结构
根据应用需求和数据类型，DNNs 有多种变体，如卷积神经网络（CNNs）适用于图像处理，循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）适用于序列数据处理，生成对抗网络（GANs）用于生成数据等。
