神经网络（Neural Networks, NN）与深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）是人工智能领域中两个核心概念，它们在结构、训练方式和应用场景上存在显著差异。

首先，神经网络是一个基础模型，它通过多层感知机（MLP）实现信息传递和特征学习，无需手动设计训练参数。而深度神经网络通过扩展网络深度，实现对数据的多维度特征提取和模式识别，能够处理更复杂的问题。

在结构上，神经网络通常为单层或浅层，而深度神经网络的结构更复杂，可以包含多个隐藏层，从而提升模型的泛化能力和学习效率。例如，深度神经网络在自然语言处理任务中表现优于单一神经网络，因为它能捕捉长程依赖关系。

在训练方式上，神经网络通常通过反向传播算法进行优化，而深度神经网络则在训练过程中引入梯度下降、随机梯度下降等方法，通过多次迭代逐步逼近最优解。此外，深度神经网络还依赖权重更新策略，如使用梯度下降法或Adam优化器，以提高收敛速度。

在应用领域方面，神经网络适用于通用任务，如图像识别、文本分类等；而深度神经网络则更适用于需要处理非线性关系或高维数据的任务，如语音识别、自动驾驶等。例如，在处理复杂数据时，深度神经网络通过扩展网络的容量和深度，更好地适应数据的结构和规律。

综上所述，神经网络与深度神经网络的核心区别在于扩展性、参数处理方式以及适用场景的不同。深度神经网络凭借更复杂的结构和更强大的学习能力，成为现代深度学习的基石。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。