人工神經網絡（Artificial Neural Network，簡稱ANN）是一種模仿生物神經網絡的算法數學模型，用于進行信息處理和模式識別。
人工神經網絡的基本原理是模擬人腦中神經元之間的相互連接和信息傳遞。它由多個人工神經元（節(jié)點）組成，這些神經元通過連接權重相互傳遞信號，并通過激活函數對輸入信號進行處理。如果網絡不能準確識別輸入，系統(tǒng)就會調整權重。經過充分的訓練后，它將始終如一地識別出正確的模式。
人工神經網絡可以通過訓練來調整連接權重，以適應不同的任務和數據。
在輸入層和輸出層之間，我們可以插入多個隱藏層。如果網絡不能準確識別輸入，系統(tǒng)就會調整權重。經過充分的訓練后，它將始終如一地識別出正確的模式。
每個圓形節(jié)點表示一個人工神經元，箭頭表示從一個人工神經元的輸出到另一個人工神經元的輸入的連接。每個節(jié)點同時代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function），而每兩個節(jié)點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值，稱為權重。網絡的輸出會根據網絡的連接方式、權重值以及激勵函數的不同而不同。
人工神經網絡在許多領域都有廣泛的應用，包括圖像識別、語音識別、自然語言處理、預測分析等。它的優(yōu)勢在于可以從大量的數據中學習和提取特征，從而實現復雜的模式識別和預測任務。
人工神經網絡的發(fā)展依賴計算機技術的進步和大數據的支持。隨著硬件計算能力的提升和算法的改進，人工神經網絡在解決實際問題中的效果越來越好。
