人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种通过模拟生物神经网络的方式来解决问题的计算机算法。生物神经网络是由大量神经元组成的并行分布式信息处理结构，它们通过化学和电信号相互作用来实现复杂的信息处理功能。人工神经网络的设计就是为了模拟这种信息处理能力，从而达到类似于人脑对输入数据进行处理和分类的效果。
人工神经网络的基本结构通常包括多个层次的神经元节点，每一层都有多个节点与之相连接，上层节点与下层节点之间的连接通常是带权重的。每个节点接收到来自前一层节点的信息，并将其加权求和后传递给下一层节点，同时还会加入一个偏置值方便后续计算。在整个神经网络的运算中，权重和偏置值是计算的关键，它们可以通过反向传播算法来训练得到最优的取值。
人工神经网络可以分为两类，即前馈神经网络和递归神经网络。前馈神经网络是最常见的一种神经网络结构，数据只能从输入层流向输出层，不允许环路存在，常用于分类、回归等问题。递归神经网络则允许环路存在，通过循环反馈来实现对序列数据的处理，常用于自然语言处理、语音识别等问题。
人工神经网络的训练过程主要包括三个步骤：前向传播、误差计算和反向传播。在前向传播过程中，输入数据通过神经网络的层层处理得到最终的输出结果。误差计算就是对输出结果与真实值之间的误差进行度量，通常采用均方误差或交叉熵等方法来计算误差。反向传播是通过梯度下降算法来更新神经网络的权重和偏置值，以逐步降低误差，提高神经网络的准确率。
人工神经网络广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、机器翻译、预测分析等领域。其中，深度学习是人工神经网络的重要分支，它通过增加网络的层数来提高网络的表达能力，从而实现更复杂的任务。近年来，人工智能技术的迅速发展使得各种基于人工神经网络的模型层出不穷，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。这些模型的不断优化和扩展，为人工神经网络的应用提供了更多的可能性和挑战。
总之，人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算机算法，可以应用于各种问题的处理与解决。它通过层次化的神经元节点、带权重的连接和反向传播算法来实现数据的处理和分类，可以广泛应用于图像、语音、文本等领域的分析与预测。