ディープニューラルネットワーク（DNN）は、人間の脳の神経細胞の構造を模倣した多層的な計算モデルです。これは、機械学習の一分野であるディープラーニングの中核をなす技術です。

DNNの「ディープ（深層）」という言葉は、入力層と出力層の間に多数の隠れ層（hidden layer）が積み重ねられている構造を指します。各層には多数のノード（node）またはニューロンが配置されており、これらが前の層のニューロンと重みとバイアスで結びついています。

データがネットワークに入力されると、各ニューロンは前の層からの入力に重みを乗じて足し合わせ、バイアスを加えて活性化関数を適用することで、次の層へと出力を伝播します。

この多層構造により、DNNは入力データから階層的な特徴量を自動的に学習することができます。

例えば、画像認識の場合、最初の層ではエッジや線の単純な特徴を検出し、次の層ではそれらを組み合わせてより複雑な形状（例えば、目の形や鼻の形）を学習し、さらに上の層でそれらを組み合わせて顔全体を認識する、といった具合です。

DNNの学習は、勾配降下法などの最適化アルゴリズムを用いて行われます。これは、ネットワークの出力と正解との誤差を最小化するように、各ニューロン間の重みとバイアスを少しずつ調整するプロセスです。このプロセスをバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）と呼びます。

この複雑な階層的学習能力と、大量のデータから特徴を自動的に抽出する能力が、音声認識、自然言語処理、画像認識といった様々なタスクにおいて、DNNが従来のアルゴリズムを凌駕する性能を発揮する理由です。