Ein tiefes neuronales Netz (Deep Neural Network, DNN) ist eine Art von künstlichem neuronalen Netz, das aus mehreren Schichten von Neuronen besteht. Diese Schichten sind in der Regel in drei Haupttypen unterteilt: 1. **Eingabeschicht (Input Layer)**: Diese Schicht nimmt die Rohdaten auf, die in das Netzwerk eingespeist werden. 2. **Verborgene Schichten (Hidden Layers)**: Diese Schichten befinden sich zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht und sind für die Verarbeitung und Transformation der Daten verantwortlich. Ein tiefes neuronales Netz hat mehrere dieser verborgenen Schichten, was es von flacheren Netzwerken unterscheidet. 3. **Ausgabeschicht (Output Layer)**: Diese Schicht liefert das Endergebnis des Netzwerks, basierend auf den durch die verborgenen Schichten verarbeiteten Daten. Die Tiefe eines neuronalen Netzes bezieht sich auf die Anzahl der verborgenen Schichten. Je mehr verborgene Schichten ein Netzwerk hat, desto tiefer ist es. Diese Tiefe ermöglicht es dem Netzwerk, komplexe Muster und Beziehungen in den Daten zu lernen und zu modellieren. Tiefe neuronale Netze werden häufig in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, maschinellem Übersetzen und vielen anderen Anwendungen des maschinellen Lernens eingesetzt. Sie sind ein zentraler Bestandteil des Deep Learning, einer Unterkategorie des maschinellen Lernens.