人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，广泛应用于机器学习、模式识别和数据挖掘等领域。它们由大量相互连接的节点（或称为神经元）组成，这些节点可以处理信息并传递给其他节点。通过调整这些连接的权重，人工神经网络能够学习复杂的输入-输出关系。例如，在图像识别任务中，人工神经网络可以通过训练识别猫和狗的区别。

人工神经网络通常分为三个主要部分：输入层、隐藏层和输出层。每一层都包含多个神经元，这些神经元接收来自前一层的信息，并将其传递给下一层。在训练过程中，人工神经网络会不断调整其内部参数，以优化其性能。例如，如果我们正在训练一个人工神经网络来识别手写数字，那么我们可能会向它展示大量的手写数字图片，并告诉它每个图片代表哪个数字。通过这种方式，人工神经网络能够逐渐学会识别不同数字之间的差异。

为了更好地理解人工神经网络的工作原理，让我们来看一个简单的例子。假设我们想要训练一个人工神经网络来区分猫和狗的照片。首先，我们需要准备一组标记好的照片作为训练集，其中一部分照片标记为“猫”，另一部分照片标记为“狗”。然后，我们可以使用这个训练集来训练人工神经网络。训练完成后，我们可以用新的未见过的照片测试人工神经网络的准确性。如果一切顺利，人工神经网络应该能够准确地区分猫和狗的照片。