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人工神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型。它的设计灵感来源于人脑神经元之间的连接方式和信息处理过程。就像大脑中的神经元通过复杂的连接网络处理信息一样，人工神经网络也通过模拟这种结构来解决各种计算问题。
神经网络的基本结构包括三个主要部分。输入层负责接收外部数据，就像我们的感官接收信息一样。隐藏层是网络的核心，负责处理和变换数据，可以有一层或多层。输出层产生最终的计算结果。这些层之间通过带权重的连接相互连接，形成了一个复杂的信息处理网络。
每个神经元都是一个简单的计算单元。它首先接收来自其他神经元或外部的多个输入信号，每个输入都有对应的权重。神经元将所有输入与权重相乘后求和，然后将这个和值传递给激活函数进行处理，最终产生一个输出信号。这个过程模拟了生物神经元接收、处理和传递信息的方式。
神经网络通过学习过程不断改进其性能。首先，数据通过前向传播流经网络产生输出。然后计算输出与期望结果之间的误差。接着通过反向传播算法，将误差信息反向传递，调整各层的权重参数。这个过程会重复进行成千上万次，网络逐渐学会正确的输入输出映射关系。
人工神经网络在现代社会有着广泛的应用。在图像识别领域，它能够识别人脸、物体和场景。在自然语言处理方面，它支持机器翻译和智能对话。语音识别技术让我们能够与设备进行语音交互。在医疗领域，神经网络帮助医生进行疾病诊断。自动驾驶汽车也依赖神经网络来理解道路环境。随着技术不断发展，人工神经网络将在更多领域发挥重要作用。