目黑莲是一种基于深度学习的神经网络模型，其名称来源于该模型的设计者目黑裕一郎。目黑莲在计算机视觉、自然语言处理等领域中被广泛应用。
目前，目黑莲已经成为各大算法竞赛中最常用的模型之一。比如在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)比赛中，近年来获胜的模型几乎都是基于目黑莲的改进版本。
目黑莲的原理是通过构建多个非线性层来逐步提取输入数据的特征。该模型的特点是可以自适应地学习到数据中的抽象特征，不需要手动地进行特征工程处理。这一特点让目黑莲在处理图像、语音等复杂数据时具有很大优势。
除了在计算机视觉、自然语言处理中应用外，目黑莲在医疗、金融、工业等领域也有广泛的运用。例如，在医疗领域中，目黑莲可以通过分析医学影像数据来诊断疾病，辅助医生进行诊疗。
目黑莲的应用前景非常广阔，无论是在学术研究中，还是在工业中，都有重要的作用。