简要定义

        人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，由大量的节点（神经元）相互连接而成，旨在实现类似人工智能的机器学习技术

。它通过对大脑生理研究成果的借鉴，模拟大脑的某些机理与机制，以实现特定功能。

核心价值

• 强大的数据处理和模式识别能力 ：能够处理复杂的、非线性的数据关系，从大量数据中自动发现模式和规律，如在图像识别中准确识别出图像中的物体、人脸等。
• 自我学习与适应能力 ：通过不断调整神经元之间的连接权重，从数据中自动学习知识和规律，适应新的数据和任务需求，无需事先编程。
• 泛化能力 ：经过训练的模型能够对未见过的数据进行准确预测，捕捉到更一般的数据规律，从而在面对新样本时表现出色。
• 处理复杂问题的强大能力 ：特别适用于解决传统算法难以应对的复杂模式识别和预测问题，如在自然语言处理中理解和生成自然语言文本。

核心技术

• 人工神经元 ：接收来自其他神经元的输入信号，通过加权求和，再经过激活函数处理，输出最终结果。激活函数引入非线性因素，使ANN能够逼近任意复杂的函数关系。
• 连接权重 ：表示神经元间的连接强度，决定了输入信号对输出结果的贡献程度。在训练过程中，权重通过学习算法不断调整，以优化ANN的性能。
• 学习算法 ：决定了权重如何调整，以实现特定的任务，常见的有反向传播算法、梯度下降法等。
• 网络结构 ：包括前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。前馈神经网络是最基本的结构，信息从输入层流向输出层；递归神经网络允许神经元间的反馈连接，可处理序列数据；卷积神经网络适用于处理图像数据，通过卷积层和池化层提取图像特征。

关键特征

• 自学习功能 ：能够通过大量的数据进行学习，自动提取特征，自我改进性能，如在人脸识别任务中，可直接从大量样本中学习人脸特征。
• 联想存储功能 ：利用反馈网络实现联想，信息的存储与处理合二为一，具有较强的容错能力，即使部分神经元或连接被破坏，信息仍可被存取。
• 大规模并行协同处理能力 ：由大量简单的神经元构成，整体具有很强的处理能力，可快速进行大量运算。
• 非线性建模能力 ：能够充分逼近任意复杂的非线性关系，捕捉数据间复杂的关系和模式。
• 泛化能力与抽象能力 ：具有较强的泛化能力，能够对未见过的数据进行准确预测，同时具备一定的抽象能力.