DSNMF（Deep Structured Neural Networks）是一种深度学习模型，用于处理结构化数据。它通过将输入数据转换为向量表示，然后使用神经网络进行特征提取和分类。DSNMF的主要优点是能够处理复杂的结构化数据，如文本、图像等，并且可以自动学习数据的结构和特征。

DSNMF的主要组成部分包括：

1. 数据预处理：对输入数据进行清洗、归一化等操作，以便神经网络能够更好地学习数据的特征。
2. 特征提取：将输入数据转换为向量表示，以便神经网络能够学习数据的结构。
3. 神经网络：使用多层神经网络对特征进行编码和解码，从而实现对数据的分类和预测。
4. 损失函数：计算神经网络的预测结果与真实标签之间的差异，以评估模型的性能。

DSNMF的主要应用场景包括：

1. 文本分类：对文本数据进行分类，如垃圾邮件检测、情感分析等。
2. 图像识别：对图像数据进行分类，如人脸识别、物体检测等。
3. 语音识别：对语音数据进行分类，如语音助手、语音翻译等。
4. 推荐系统：根据用户的兴趣和行为，为用户推荐相关的产品或服务。