深层网络（Deep Neural Networks，简称DNN）是一种人工神经网络，由多个处理层组成，包括输入层、多个隐藏层和输出层。深层网络是深度学习领域中的一个核心概念，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
以下是深层网络的一些关键特点：
1. 深度结构：深层网络包含多个隐藏层，这使得模型能够学习更复杂的特征表示。
2. 非线性激活函数：在每一层中，通常使用非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）来引入非线性变换，使得模型能够捕捉数据中的复杂关系。
3. 权重共享：在深层网络中，权重在所有样本之间共享，这有助于减少模型参数数量，从而降低过拟合风险。
4. 逐层学习：深层网络通过逐层学习数据中的特征，从低层到高层，每一层学习到的特征越来越抽象。
5. 反向传播算法：深层网络使用反向传播算法来训练模型，这是一种基于梯度下降的优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。
深层网络在近年来取得了显著的进展，成为人工智能领域的研究热点。然而，深层网络也存在一些挑战，如过拟合、计算复杂度高、参数数量庞大等。为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进方法，如正则化、Dropout、迁移学习等。
