人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是一种模拟人类大脑神经元网络结构和功能的计算模型，它可以模拟人脑在学习、识别、分类等方面的功能。人工神经网络是深度学习的基础，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

人工神经网络的概念源于对生物神经网络的模拟，其基本单元是神经元。一个典型的人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层包含多个神经元。输入层接收外部输入数据，隐藏层负责处理信息，输出层产生最终结果。神经元之间通过连接权重相连，每个神经元都有激活函数来处理输入信号并产生输出。

人工神经网络通过学习来调整连接权重，使网络能够适应不同的输入数据并输出正确的结果。学习过程通常包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播过程中，输入数据通过网络传递至输出层，计算输出结果；在反向传播过程中，通过比较输出结果与实际结果的差异，调整连接权重，不断优化网络性能。

人工神经网络的发展经历了多个阶段，从最早的单层感知器到如今的多层深度神经网络。随着计算机计算能力的提升和数据量的增加，深度学习技术在人工智能领域取得了突破性进展，人工神经网络也得到了广泛应用。

总的来说，人工神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，通过神经元之间的连接和权重调整来实现学习和识别功能。随着深度学习技术的发展，人工神经网络在各个领域展现出巨大的潜力，将为人类社会带来更多的创新和进步。