什么是人工神经网络？

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人脑神经系统的计算模型，用于解决各种问题，如分类、回归、聚类等。它由多个神经元（Neuron）组成，每个神经元接收多个输入信号，通过加权和和激活函数进行计算，产生一个输出信号，作为下一层神经元的输入信号。神经元之间的连接权重可以通过训练来调整，以达到最优的计算效果。

人工神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入信号，隐藏层进行计算和处理，输出层产生最终的输出结果。隐藏层可以包括多个层次，每个层次的神经元数量可以不同，以适应不同的问题和数据。

人工神经网络可以通过反向传播算法（Backpropagation，BP）进行训练，即通过将误差从输出层向输入层反向传播，调整神经元之间的连接权重，以最小化误差。训练完成后，人工神经网络可以用于预测、分类、聚类等各种任务。

人工神经网络是一种强大的计算模型，可以应用于各种领域和问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理、金融预测、医疗诊断等。