什么是深度学习神经网络？

深度学习神经网络是一种通过模拟人脑的结构和功能来进行数据学习和模式识别的算法结构。它是机器学习中的一种重要工具，属于人工智能的一个分支。深度学习神经网络由多层的神经元组成，每一层都包含许多相互连接的节点，每个节点都可以对输入数据执行特定的计算。

这些网络通过一种叫做“反向传播”的学习算法来训练，其核心思想是通过调整网络中的权重和偏置来最小化模型输出和真实值之间的差异。每一层的输出都会成为下一层的输入，这样层层传递下去，从而形成一个“深度”的网络结构。

例如，一个用于图像识别的深度学习神经网络可能包括几种类型的层：卷积层（用于提取图片中的局部特征），池化层（用于降低特征的空间大小）和全连接层（用于最终的分类决策）。通过训练，网络能够识别图像中的对象，如猫、狗等。

深度学习在许多领域都有应用，包括语音识别、自然语言处理和自动驾驶汽车等。以自动驾驶为例，通过深度学习网络，汽车可以学习如何识别道路上的各种物体，如行人、交通标志和其他车辆，从而做出相应的驾驶决策。