人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模仿生物神经网络的算法数学模型，用于进行信息处理和模式识别。

人工神经网络的基本原理是模拟人脑中神经元之间的相互连接和信息传递。它由多个人工神经元（节点）组成，这些神经元通过连接权重相互传递信号，并通过激活函数对输入信号进行处理。如果网络不能准确识别输入，系统就会调整权重。经过充分的训练后，它将始终如一地识别出正确的模式。

人工神经网络可以通过训练来调整连接权重，以适应不同的任务和数据。

在输入层和输出层之间，我们可以插入多个隐藏层。如果网络不能准确识别输入，系统就会调整权重。经过充分的训练后，它将始终如一地识别出正确的模式。

每个圆形节点表示一个人工神经元，箭头表示从一个人工神经元的输出到另一个人工神经元的输入的连接。每个节点同时代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function），而每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称为权重。网络的输出会根据网络的连接方式、权重值以及激励函数的不同而不同。

人工神经网络在许多领域都有广泛的应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析等。它的优势在于可以从大量的数据中学习和提取特征，从而实现复杂的模式识别和预测任务。

人工神经网络的发展依赖计算机技术的进步和大数据的支持。随着硬件计算能力的提升和算法的改进，人工神经网络在解决实际问题中的效果越来越好。

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