深度神经网络的不同层次结构及其编程实现

深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种强大的机器学习模型，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在神经网络中，不同的层次结构承担着不同的功能，如输入层用于接收数据，隐藏层用于提取特征，输出层用于产生预测结果。本文将介绍深度神经网络中常见的几种层次结构，并提供相应的编程实现。

1. 输入层（Input Layer）：
   输入层是神经网络的第一层，负责接收原始数据并将其传递给下一层进行处理。在编程中，输入层通常可以通过定义输入变量或占位符来实现。下面是使用Python和TensorFlow库实现输入层的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入层
input_dim = 10
input_layer = tf.placeholder(tf.float32,<