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摘要
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）是人工智能领域的核心技术之一，通过多层非线性变换
学习复杂的特征表示。本文深入解析DNN的基本原理、网络架构、训练算法以及从感知机到现代深度网
络的发展历程，帮助读者全面理解这一重要技术。
关键词： 深度神经网络、DNN、多层感知机、反向传播、深度学习
1. 引言
深度神经网络是一种由多个隐藏层组成的神经网络，能够学习输入数据的复杂非线性映射关系。自1950
年代感知机的提出以来，DNN经历了从简单到复杂、从浅层到深层的发展历程，成为现代人工智能系统
的核心。
1.1 DNN的发展历程
1950s: 感知机（Perceptron）的提出
1980s: 反向传播算法的发明
2000s: 深度学习的复兴
2010s至今: 深度网络的广泛应用
2. DNN的基本概念
2.1 神经元模型
神经元是神经网络的基本单元，模拟生物神经元的功能,结构如下
