1. 정의다층 신경망(Multi-Layer Neural Network)의 한 형태입력층(Input) + 은닉층(Hidden Layer, 여러 개) + 출력층(Output)으로 구성은닉층이 여러 개 쌓여 있어 데이터를 깊게(deep) 학습하기 때문에 DNN이라고 부름복잡한 비선형 패턴, 고차원 데이터 특징을 잘 잡아냄 2. 비유👉 DNN = 공장 조립 라인입력층: 원자재(데이터)가 들어옴은닉층: 여러 공정을 거치며(가공, 정제, 조립) 특징을 뽑아냄출력층: 최종 완성품(예측 결과)이 나옴즉, 은닉층이 많아질수록 공정이 복잡해지고, 더 정교한 결과를 얻을 수 있음. 3. 특징단일 신경망(단층 Perceptron): XOR 같은 비선형 문제 해결 불가DNN: 은닉층이 여러 개 → 복잡한 문제(음성인식, 이미..