人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）是一种受到生物神经系统启发而设计的计算模型，由多个神经元组成，通过连接这些神经元以及调整连接权重来模拟人类大脑的工作方式。在人工神经网络中，感知机（Perceptron）是一种最简单的神经元模型，具有多个输入和一个输出，能够学习和执行简单的分类任务。

将多个感知机按一定方式连接在一起是构建更复杂神经网络的基础。一种常见的方式是通过堆叠多个感知机的层次来构建多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP），其中每一层都包含多个感知机，并且相邻层之间的神经元通过连接权重相连。这种连接方式使得信息可以在网络中传递和处理，从而实现更复杂的模式识别和学习任务。

在多层感知机中，通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入数据，隐藏层用于提取特征和进行非线性转换，输出层则产生最终的输出结果。通过在神经网络中调整连接权重，可以训练网络以适应特定的任务，例如分类、回归、聚类等。

除了多层感知机，人工神经网络还有其他连接方式，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）。CNNs通过卷积操作实现特征提取和共享权重，适用于图像处理和模式识别任务。RNNs则通过循环连接实现对序列数据的建模和预测，适用于自然语言处理和时间序列分析等领域。

总的来说，人工神经网络把多个感知机按一定方式连接在一起是实现复杂学习任务的关键。通过不同的连接方式和结构设计，神经网络可以逐步提升对数据的理解和处理能力，成为机器学习和人工智能领域的重要工具和技术。