深度神经网络：一种由多个“层”（通常包含多个隐藏层）组成的人工神经网络模型，能够通过逐层学习提取数据中的复杂特征，常用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。（也常简称为 DNN。）
/ˌdiːp ˈnjʊrəl ˈnɛtˌwɜːrk/
A deep neural network can learn patterns from thousands of images.
深度神经网络可以从成千上万张图像中学习模式。
By training a deep neural network on large-scale text data, researchers improved the system’s ability to understand context and generate coherent responses.
研究人员通过在大规模文本数据上训练深度神经网络，提高了系统理解上下文并生成连贯回答的能力。
deep 原意是“深的”，在机器学习语境中引申为“层数多、结构更深”；neural 来自 “neuron（神经元）”，表示“神经的/神经元的”；network 指“网络/连接系统”。组合起来，强调这种模型由许多层的“神经元式计算单元”连接而成，通过层层变换学习复杂表示。
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