人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是一种模拟人脑结构和功能的计算模型。它们由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接彼此并传递信息来处理数据。这种架构使得人工神经网络能够解决复杂的问题，例如图像识别、自然语言处理和预测分析等。🔍
人工神经网络系统的核心在于其学习能力。通过调整神经元之间的连接权重，网络可以逐渐提高其对特定任务的性能。这个过程通常需要大量的训练数据和计算资源。💪
人工神经网络的应用非常广泛。从自动驾驶汽车到医疗诊断，再到金融市场的预测，人工神经网络都在发挥着重要作用。🌟
尽管人工神经网络带来了许多令人兴奋的可能性，但它们也面临着挑战，比如解释性问题和对大量数据的需求。科学家们正在不断研究如何克服这些障碍，以使人工神经网络更加高效和可靠。🛠️
总之，人工神经网络是一个充满潜力的研究领域，它将继续推动技术和社会的发展。🚀