<prompt> Andika maelezo ya usanifu wa mtindo wa kina wa mtandao wa neva.  <response>: Mtandao wa kina wa neva DNN ni aina ya mtandao wa neva bandia ambao una tabaka nyingi za nodi zilizounganishwa ambazo huruhusu modeli kujifunza ruwaza changamano za data. Usanifu wa DNN kawaida hujumuisha safu ya uingizaji, safu nyingi zilizofichwa, na safu ya pato. Kila safu ina nodi nyingi au nyuroni ambazo huchakata taarifa na kuzipeleka kwenye safu inayofuata. Safu ya ingizo hupokea data mbichi katika mfumo wa vipengele na kuipitisha kwa safu ya kwanza iliyofichwa. Kila safu iliyofichwa inatumika mageuzi yasiyo ya mstari kwa data kwa kutumia uzito na upendeleo uliopatikana wakati wa mchakato wa mafunzo. Uzito na upendeleo hurekebishwa kadiri mtindo unavyojifunza kutoka kwa data, ili kupunguza makosa kati ya matokeo yaliyotabiriwa na halisi. Safu zilizofichwa husaidia kupata vipengele na muundo wa kiwango cha juu kutoka kwa data inapopitia mtandao. Safu ya pato hutoa utabiri wa mwisho au uainishaji kulingana na habari iliyojumlishwa kutoka kwa tabaka zilizopita. Idadi ya nodi katika safu ya pato inategemea kazi iliyopo. Kwa mfano, katika kazi ya uainishaji, idadi ya nodi italingana na idadi ya madarasa katika mkusanyiko wa data. Usanifu wa DNN unaweza kutofautiana kulingana na kazi maalum na uchaguzi wa muundo. Mambo kama vile kina cha mtandao, idadi ya nodi katika kila safu, na aina ya vitendaji vinavyotumika vinaweza kuathiri utendakazi wa mtandao. 