人工神经网络（ANN）是模仿生物大脑结构和功能而设计的计算模型，旨在识别模式和做出决策。它们构成了许多机器学习系统的支柱，使人工智能能够在不依赖显式编程的情况下从数据中学习。人工神经网络由相互连接的节点（神经元）层组成：一个接收数据的输入层、一个通过加权连接处理数据的隐藏层，以及一个产生结果的输出层。通过在训练过程中（使用反向传播等方法）调整这些权重，人工神经网络提高了将输入映射到正确输出的能力。例如，一个在带标签图像上训练的网络可以学习检测边缘、纹理和形状，最终识别猫或汽车等物体。
神经网络的一个关键优势在于其处理数据中复杂非线性关系的能力。卷积神经网络（CNNs）是人工神经网络的一种特殊类型，通过应用滤波器检测空间层次结构，在图像处理方面表现出色，例如识别照片中的人脸或医学扫描中的肿瘤。循环神经网络（RNNs）是另一种变体，通过保持内部记忆来处理序列数据，使其在语音识别或预测股票价格等任务中非常有效。例如，谷歌的语言翻译工具使用基于 RNN 的模型来解释句子上下文，而特斯拉的 Autopilot 则采用 CNN 来分析来自汽车的实时视频流。这些例子突显了人工神经网络如何适应各种数据类型和问题领域。
从开发者的角度来看，神经网络通过 TensorFlow 或 PyTorch 等框架提供了灵活性，这些框架简化了模型的构建和训练。例如，开发者可以使用预训练模型（如用于图像的 ResNet）并针对特定任务进行微调，从而减少训练时间和数据需求。然而，挑战依然存在：人工神经网络通常需要大量数据集和显著的计算资源，而且其决策过程可能缺乏透明度。尽管如此，持续的进步——例如 transformers 中的注意力机制或用于移动设备的轻量级模型——仍在不断扩展其实际应用。通过理解神经网络的结构和权衡，开发者可以有效利用它们来解决现实世界的问题，从自动化工作流程到增强用户体验。