深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种由多个神经网络层组成的人工神经网络模型。它是深度学习的核心组成部分，用于解决复杂的机器学习问题和进行高级模式识别任务。与传统的浅层神经网络相比，深度神经网络具有更多的隐藏层（中间层），这些层之间的连接形成了一个深层的网络结构。每个隐藏层都由多个神经元组成，每个神经元与前一层的所有神经元连接，并通过非线性激活函数进行激活。深度神经网络的设计灵感来自于人脑的神经系统，它通过多层次的特征抽取和表示学习，逐渐提取输入数据中的高级抽象特征。每个隐藏层可以学习到不同级别的特征表示，从低级特征（例如边缘、纹理）到高级特征（例如形状、物体）。深度神经网络的训练通常使用反向传播算法（Backpropagation），结合梯度下降优化方法，通过最小化损失函数来调整网络的权重和偏置，从而使网络能够学习输入数据的映射关系。