人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模拟人脑结构和功能的计算模型。它由大量相互连接的节点或神经元组成，这些神经元被组织成多个层次，包括输入层、隐藏层和输出层。人工神经网络的设计灵感来自于生物神经系统，其目的是解决复杂的模式识别和预测问题。

在ANN中，每个神经元接收来自其他神经元的信息，并通过激活函数处理这些信息。激活函数决定了神经元是否被激活以及传递给下一层的信号强度。这种逐层处理的方式使得ANN能够学习并提取数据中的复杂特征。例如，在图像识别任务中，第一层可能检测边缘，而后续层则逐步识别形状和物体。

随着技术的发展，深度学习作为ANN的一个分支，已经取得了显著的进展。深度学习通过增加网络层数来提高模型的性能，使其能够处理更复杂的任务。例如，在语音识别和自然语言处理等领域，深度学习模型已经达到了令人瞩目的准确性。

总之，人工神经网络是现代人工智能的重要组成部分，为解决各种实际问题提供了强大的工具。未来，随着算法和技术的进步，ANN的应用范围将会更加广泛。🔍🚀