人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
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许多人工智能计算机系统的核心技术是人工神经网络(ANN)，而这种网络的灵感来源于人类大脑中的生物结构。
通过使用连接的“神经元”结构，这些网络可以通过“学习”并在没有人类参与的情况下处理和评估某些数据。
人工神经网络是如何工作的？
人工神经网络的灵感来自人脑的神经组织，使用类似于神经元的计算节点构造而成，这些节点沿着通道(如神经突触的工作方式)进行信息交互。这意味着一个计算节点的输出将影响另一个计算节点的处理。
神经网络标志着人工智能发展的巨大飞跃，在此之前，人工智能一直依赖于使用预定义的过程和定期的人工干预来产生所需的结果。人工神经网络可以使分析负载分布在多个互连层的网络中，每个互连层包含互连节点。在处理信息并对其进行场景处理之后，信息将传递到下一个节点，然后向下传递到各个层。这个想法是允许将其他场景信息接入网络，以通知每个阶段的处理。
单个“隐藏”层神经网络的基本结构
就像渔网的结构一样，神经网络的一个单层使用链将处理节点连接在一起。大量的连接使这些节点之间的通信得到增强，从而提高了准确性和数据处理吞吐量。
然后，人工神经网络将许多这样的层相互叠放以分析数据，从而创建从第一层到最后一层的输入和输出数据流。尽管其层数将根据人工神经网络的性质及其任务而变化，但其想法是将数据从一层传递到另一层，并随其添加附加的场景信息。
人脑是用3D矩阵连接起来的，而不是大量堆叠的图层。就像人类大脑一样，节点在接收到特定刺激时会在人工神经网络上“发射”信号，并将信号传递到另一个节点。但是，对于人工神经网络，输入信号定义为实数，输出为各种输入的总和。
这些输入的值取决于它们的权重，该权重用于增加或减少与正在执行的任务相对应的输入数据的重要性。其目标是采用任意数量的二进制数值输入并将其转换为单个二进制数值输出。
更复杂的神经网络提高了数据分析的复杂性
早期的神经网络模型使用浅层结构，其中只使用一个输入和输出层。而现代的系统由一个输入层和一个输出层组成，其中输入层首先将数据输入网络，多个“隐藏”层增加了数据分析的复杂性。
这就是“深度学习”一词的由来——“深度”部分专门指任何使用多个“隐藏”层的神经网络。
神经网络的好处
神经网络可以有机地学习。也就是说，神经网络的输出结果并不受输入数据的完全限制。人工神经网络可以概括输入数据，使其在模式识别系统中具有价值。
他们还可以找到实现计算密集型答案的捷径。人工神经网络可以推断数据点之间的关系，而不是期望数据源中的记录是明确关联的。
它们也可以是容错的。当神经网络扩展到多个系统时，它们可以绕过无法通信的缺失节点。除了围绕网络中不再起作用的部分进行路由之外，人工神经网络还可以通过推理重新生成数据，并帮助确定不起作用的节点。这对于网络的自诊断和调试非常有用。
但是，深度神经网络提供的最大优势是能够处理和聚类非结构化数据，例如图片、音频文件、视频、文本、数字等数据。在分析层次结构中，每一层节点都在前一层的输出上进行训练，深层神经网络能够处理大量的这种非结构化数据，以便在人类处理分析之前找到相似之处。
