人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模拟人脑神经系统结构和功能的计算模型。它由大量的人工神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过连接权重相互连接，形成一个复杂的网络结构。每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数对这些输入信号进行加权求和，然后产生输出信号。

人工神经网络的训练过程通常采用反向传播算法（Backpropagation），通过不断调整连接权重，使网络能够学习和适应输入数据的模式和特征。训练完成后，人工神经网络可以用于分类、回归、聚类等各种任务。

人工神经网络具有以下特点：
1. 可以学习和适应输入数据的模式和特征，具有较强的自适应能力；
2. 可以处理非线性问题，对于复杂的数据关系具有较好的拟合能力；
3. 具有容错性，即使部分神经元损坏或丢失，网络仍然可以正常工作；
4. 可以进行并行计算，加速模型的训练和推理过程；
5. 可以通过增加网络的深度和宽度来提高模型的表达能力和性能。

人工神经网络在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域取得了广泛应用，并且在深度学习中扮演着重要的角色。