人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡(jiǎn)稱ANN）是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法數(shù)學(xué)模型，用于進(jìn)行信息處理和模式識(shí)別。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是模擬人腦中神經(jīng)元之間的相互連接和信息傳遞。它由多個(gè)人工神經(jīng)元（節(jié)點(diǎn)）組成，這些神經(jīng)元通過連接權(quán)重相互傳遞信號(hào)，并通過激活函數(shù)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行處理。如果網(wǎng)絡(luò)不能準(zhǔn)確識(shí)別輸入，系統(tǒng)就會(huì)調(diào)整權(quán)重。經(jīng)過充分的訓(xùn)練后，它將始終如一地識(shí)別出正確的模式。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過訓(xùn)練來調(diào)整連接權(quán)重，以適應(yīng)不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)。

在輸入層和輸出層之間，我們可以插入多個(gè)隱藏層。如果網(wǎng)絡(luò)不能準(zhǔn)確識(shí)別輸入，系統(tǒng)就會(huì)調(diào)整權(quán)重。經(jīng)過充分的訓(xùn)練后，它將始終如一地識(shí)別出正確的模式。

每個(gè)圓形節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)人工神經(jīng)元，箭頭表示從一個(gè)人工神經(jīng)元的輸出到另一個(gè)人工神經(jīng)元的輸入的連接。每個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵(lì)函數(shù)（activation function），而每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個(gè)對(duì)于通過該連接信號(hào)的加權(quán)值，稱為權(quán)重。網(wǎng)絡(luò)的輸出會(huì)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的連接方式、權(quán)重值以及激勵(lì)函數(shù)的不同而不同。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理、預(yù)測(cè)分析等。它的優(yōu)勢(shì)在于可以從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的模式識(shí)別和預(yù)測(cè)任務(wù)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展依賴計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步和大數(shù)據(jù)的支持。隨著硬件計(jì)算能力的提升和算法的改進(jìn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決實(shí)際問題中的效果越來越好。