人工神经网络是一种受到人脑神经元组织启发而创建的计算机算法。它模拟由神经元相互联接形成的神经网络。人工神经网络被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、医疗诊断等领域，能够提高精度、节省时间，同时也吸引了越来越多的科研人员关注。
与传统计算机程序不同，人工神经网络具有自我学习能力，只需要经过反复的训练，就可以提高其预测准确度和泛化能力。这种学习方式被称为“监督学习”，是指给算法一组带有答案标签的数据，让它自己找出规律，从而在没有标注数据的情况下进行准确的预测。
人工神经网络的结构由若干个神经元组成，其工作原理可以简单概括为：输入数据经过输入层传递到隐藏层，最终输出到输出层。其间，输入数据和神经元之间的连接叫做“权重”，而每个神经元都含有一个“偏置值”，用于调节输出结果。在训练过程中，算法会根据误差反向调整权重和偏置值，提高模型的预测准确度。这种算法被称为“反向传播算法”，是目前应用最广泛的人工神经网络学习算法之一。
作为一种先进的人工智能技术，人工神经网络在未来的发展前景是十分广阔的。其在医学、交通、金融、军事等各行各业都有广泛的应用。随着技术的不断创新和革新，相信人工神经网络将会在更多领域中起到举足轻重的作用。
