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人工神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由大量相互连接的节点组成，这些节点被称为神经元。就像人脑中的神经元通过复杂的连接网络处理信息一样，人工神经网络通过数学模型来模拟这种信息处理过程。
神经网络通常组织成层次结构。输入层负责接收外部数据，隐藏层对信息进行处理和变换，输出层产生最终结果。每一层包含多个神经元节点，层与层之间通过连接进行信息传递。这种分层结构使得网络能够学习复杂的数据模式和特征。
每个神经元的工作原理可以分为几个步骤。首先，神经元接收来自前一层的多个输入信号。然后，对这些输入信号进行加权求和，每个输入都有对应的权重。接着加上一个偏置项，最后通过激活函数进行处理，产生输出信号。这个过程可以用数学公式表示为：y等于f函数作用于所有输入的加权和加上偏置。
神经网络通过反向传播算法进行学习。首先是前向传播过程，数据从输入层逐层传递到输出层。然后计算预测值与真实值之间的误差。接下来是反向传播过程，误差信号从输出层向输入层传播。最后根据误差梯度调整网络中的权重和偏置，使网络能够更好地拟合训练数据。
人工神经网络在众多领域都有广泛应用。在图像识别和计算机视觉方面，它能够识别物体、人脸和场景。在自然语言处理中，用于机器翻译、文本分析和对话系统。语音识别与合成、推荐系统、医疗诊断、金融风险评估、自动驾驶和游戏AI等领域也都大量使用神经网络技术。可以说，神经网络已经成为现代人工智能的核心技术之一。