深度学习：理解深度神经网络

深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）是深度学习的核心组成部分，已经在许多领域取得了巨大的成功。在本文中，我们将详细解析深度神经网络的工作原理，并提供相应的源代码示例。

1. 神经网络的基本概念

神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型。它由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层次由一组神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过连接权重来传递和处理信息。

2. 深度神经网络的结构

深度神经网络是指具有多个隐藏层的神经网络。每个隐藏层都有一组神经元，它们通过非线性的激活函数将输入信号转换为输出。深度神经网络的隐藏层越多，它能够学习和表示的复杂模式就越多。

以下是一个简单的深度神经网络结构示例：

import numpy as np

class DeepNeuralNetwork:
    def __init__(s