写一个深度神经网络模型的架构描述.
深度神经网络 (DNN) 是一种由多层相互连接的节点组成的人工神经网络,允许模型学习复杂的数据模式.DNN的架构通常包括输入层,多层隐藏和输出层.每个层由多个节点或"神经元"组成,这些节点处理信息并将其传递到下一层.输入层以特征的形式接收原始数据并将其传递到第一个隐藏层.每个隐藏层使用训练过程中获得的权重和偏差对数据进行非线性转换.权重和偏差随着模型从数据中学习而调整,以尽量减少预测和实际输出之间的错误.隐藏层有助于从节点中提取高层特征和数据模式.DNN可以根据网络结构中的具体任务类别和数据组合,根据网络结构中的任务类别和数据组合,根据网络中的任务类别和数据组合,根据网络中的任务类别和数据组合,根据网络中的任务类别和数据组合,根据网络中的任务类别和数据组合,根据网络中的任务类别和数据组合,根据网络中的任务类别和数据组合,根据网络中的任务组合并列的具体数量和数据组合并.