人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，用于模拟人脑的信息处理机制。它由多个简单单元（称为人工神经元）组成，这些单元通过广泛并行互联的方式连接在一起，形成一个复杂的网络结构。每个神经元接收输入信号，根据预设的权重进行加权求和，并通过激活函数处理后输出结果。ANN能够通过学习过程调整内部连接权重，从而实现对复杂任务的处理，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。
ANN的基本结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层进行信息处理，输出层产生最终结果。ANN的优势在于其高度的并行性和自适应性，能够处理大规模数据和复杂模式识别任务。然而，ANN的设计和训练需要大量的计算资源和数据支持，且其内部机制相对复杂，难以解释和理解。
人工神经网络是一种强大的计算工具，广泛应用于人工智能领域，具有广阔的应用前景。
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