什么是深度神经网络
深度神经网络是一种人工神经网络，它具有多个隐藏层，能够学习数据的深层特征表示，并用于处理高维度复杂数据。
深度神经网络的主要特点包括：网络层数深，通常有多个隐藏层，每层都包含多个神经元（节点），相邻层之间存在复杂的连接关系，通过前向传播和反向传播算法进行训练。它代表了深度学习领域的发展方向，是当前人工智能和机器学习的重要基础。
深度神经网络的训练过程可以分为两个阶段：wake阶段（认知过程）和sleep阶段（生成过程）。在wake阶段，通过外界的特征和向上的权重（认知权重）产生每一层的抽象表示（结点状态），并使用梯度下降修改层间的下行权重（生成权重）。在sleep阶段，通过顶层表示（醒时学得的概念）和向下权重，生成底层的状态，同时修改层间向上的权重。
深度神经网络的代表模型包括卷积神经网络CNN, 循环神经网络RNN等。
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