🔍 深度神经网络（DNN）是人工智能领域中一项革命性的技术。它通过模仿人脑的工作方式，利用多层神经元对数据进行多层次的抽象和学习。每一层都能提取出更复杂的特征，从而帮助机器更好地理解输入的数据。🎯
🧠 卷积神经网络（CNN）作为深度学习中的一个重要分支，特别适用于处理图像识别问题。CNN通过卷积层来捕捉图像中的局部特征，并通过池化层降低数据维度，减少计算量。这使得CNN在图像分类、目标检测等任务上表现出色。🖼️
📝 本文将深入探讨这两种网络的工作原理，从基本概念到实际应用，希望能为读者提供一个全面的理解。无论你是初学者还是有一定基础的研究者，相信都能从中获得新的启示。📖
💡 随着技术的发展，深度学习正在改变我们的世界。了解这些基础知识不仅有助于我们跟上时代的步伐，还能激发更多创新思维。让我们一起探索这个充满无限可能的领域吧！🌐
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