深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）是一种 模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型，用于处理和分析复杂的数据。它通过多个隐藏层来学习数据的层次化表示，从而具有更强的表示能力和学习能力。深度神经网络能够自动从原始数据中提取有用的特征，无需人工进行特征工程，这使得它在许多领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等，取得了显著的应用成果。

深度神经网络的基本结构包括输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。每个层都由多个神经元组成，这些神经元通过权重连接并传递信息。通过反向传播算法，网络可以根据输出误差调整权重，以最小化预测错误。

深度神经网络的优势在于其能够处理高维数据，并且通过多层结构能够学习到数据中的复杂模式和关系。这使得它在许多复杂任务中，如图像识别、语音识别、自然语言理解等方面，相比传统的机器学习算法具有更好的性能。

总的来说，深度神经网络是一种强大的机器学习工具，它通过模拟人脑的工作方式来处理和分析数据，能够自动提取特征并学习到数据中的复杂模式，因此在许多领域都取得了显著的应用成果。