人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种基于生物神经网络结构和功能的计算模型，它是一种模拟人类大脑神经元的计算系统。人工神经网络可以学习和适应复杂的非线性关系，可以处理多维度和大规模数据，并能够自动提取特征和进行分类。它广泛应用于机器学习、数据挖掘、图像识别、语音识别、自然语言处理、智能控制、金融预测等领域。
人工神经网络的核心是神经元（Neuron），它是神经网络的基本单元。神经元接收输入信号，进行加权处理并产生输出信号。神经网络由大量的神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递。神经元之间的连接具有不同的权重，这些权重可以被训练和调整，以使神经网络能够正确地处理输入数据。神经网络的学习过程就是不断地调整连接权重的过程，使网络输出的结果与期望结果相符合。
人工神经网络的结构分为前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和反馈神经网络（Recurrent Neural Network）两种。前馈神经网络的输入只能从前往后传递，不会出现循环，适合于处理静态数据。反馈神经网络的输入可以在神经网络中反复传递，适合于处理动态数据。除此之外，还有卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Network）等特殊结构的神经网络。
人工神经网络的训练可以采用监督学习、无监督学习和强化学习等方法。监督学习是指训练数据已经标注好了正确的输出，通过与期望输出的差异来调整权重；无监督学习是指训练数据没有标注正确的输出，通过神经网络自身的结构来学习数据的特征；强化学习是指通过奖励和惩罚的方式来调整权重，使神经网络能够学习到正确的决策策略。
人工神经网络的应用非常广泛，如图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。在图像识别领域，人工神经网络可以通过学习大量的图像数据来识别图像中的物体、场景和情感等信息。在语音识别领域，人工神经网络可以通过学习大量的语音数据来将语音信号转化为文本信息。在自然语言处理领域，人工神经网络可以通过学习大量的文本数据来进行自动翻译、情感分析和语义理解等任务。
总之，人工神经网络是一种强大的计算模型，可以处理多维度和大规模数据，并能够自动提取特征和进行分类。它已经在很多领域得到了广泛的应用，未来也会成为人工智能发展的重要方向之一。