人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是一种模仿人脑神经系统工作原理构建的计算模型，被广泛应用于机器学习和人工智能领域。人工神经网络的特点包括以下几个方面：
- 模仿生物神经网络结构：人工神经网络的设计灵感来源于生物神经系统，包括神经元、突触和神经网络的层次结构。通过多层神经元之间的连接和信息传递，实现对复杂问题的模式识别和学习能力。
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学习能力：人工神经网络具有学习能力，可以通过训练数据自动调整神经元之间的连接权重，从而提高网络的性能和准确率。常见的学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
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非线性映射能力：人工神经网络具有强大的非线性映射能力，可以学习和逼近复杂的非线性函数关系，适用于处理各种类型的数据和问题。
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并行分布处理：人工神经网络的并行处理能力使其能够高效处理大规模数据和复杂计算任务，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等大数据应用场景。
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鲁棒性和泛化能力：人工神经网络具有一定的鲁棒性和泛化能力，能够适应一定范围内的数据变化和噪声干扰，同时保持良好的泛化性能，避免过拟合和欠拟合问题。
总的来说，人工神经网络作为一种强大的计算模型，具有模仿生物神经网络结构、学习能力、非线性映射能力、并行分布处理、鲁棒性和泛化能力等特点，广泛应用于机器学习、深度学习和人工智能领域，为解决复杂问题和实现智能化应用提供了重要的工具和方法。