什么是人工神经网络

人工神经网络是模仿人脑神经元连接方式的计算系统，由大量相互连接的处理单元组成。这些网络通过学习数据中的模式来解决复杂问题，如图像识别和语音处理。网络包含输入层、隐藏层和输出层，每层神经元接收前一层信号，处理后传递给下一层。训练过程中，网络调整连接权重以提高准确性，这种学习方式让计算机能从经验中获取知识，无需明确编程每一步操作。

人工神经网络在医疗诊断中表现突出，能分析X光片和MRI扫描结果，辅助医生发现早期疾病迹象。自动驾驶汽车使用这类网络识别道路标志、行人和其他车辆。金融领域依赖神经网络检测欺诈交易，分析市场趋势预测股票价格。这些系统处理海量数据的能力远超传统方法，使天气预报更准确，推荐系统更个性化，客服机器人更智能，彻底改变了多个行业的运作方式。