人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。它由大量的人工神经元（也称为节点或单元）组成，这些神经元通过连接（称为权重）相互传递信息。人工神经网络通过学习和调整连接权重来实现对输入信息的处理和输出结果的预测。
人工神经网络的工作原理类似于人脑神经元的工作方式。每个人工神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过加权和激活函数的处理产生输出。这些输出又可以传递到其他神经元，从而形成复杂的信息处理和传递网络。
人工神经网络的学习过程是通过反向传播算法来实现的。该算法通过比较网络的输出结果与实际结果的差异，来调整连接权重，使得网络的输出结果逐渐趋向于期望的结果。这样，人工神经网络可以通过大量的训练数据来学习和优化连接权重，从而实现对复杂问题的有效处理和预测。
人工神经网络在实际应用中具有广泛的用途，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析等领域。它可以通过模拟人脑的信息处理方式，来实现对复杂问题的智能处理和预测能力。
关键字：人工神经网络，工作原理，模拟，学习，反向传播算法。