深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种基于人工神经元网络的机器学习模型，通过大量的数据训练可以实现复杂的非线性函数映射。其基本思想源于人类神经系统的组织和对信号的处理方式，利用多层次的神经元网络来表示高层次抽象特征并完成对输入数据的分类、识别等任务。
深度神经网络有很高的表达能力和泛化能力，这得益于其结构的深度化。相比传统的浅层神经网络，深度神经网络可以拥有更多的隐藏层，每个隐藏层都可以提取出一些抽象的特征表示，这些特征表示越来越具有抽象性，能够描述越来越复杂、高级的语义信息，从而深度神经网络可以更好地适应各种不同的任务。
深度神经网络的训练过程通常采用反向传播算法（Back Propagation，BP），该算法通过计算损失函数的梯度来调整网络中的参数，使得网络输出结果与真实结果之间的误差最小化。在训练过程中，深度神经网络需要不断迭代更新网络参数，直到损失函数收敛。
随着神经网络的不断深入，网络结构变得越来越复杂，网络参数数量也大幅增加。这就导致了深度神经网络模型的训练成本很高，并且会面临过拟合的问题。为了解决这些问题，学术界提出了很多改进方法，包括但不限于：Batch Normalization（BN）、Dropout、Residual Network（ResNet）、Inception 等。
总之，深度神经网络是一种重要的机器学习方法，其具有强大的表达能力和泛化能力，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都有广泛的应用。随着硬件设备的不断升级和深度学习理论的不断发展，深度神经网络在未来将有更加广泛的应用前景。