人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，它主要用于以下几个方面：
1. 模式识别：人工神经网络可以用于模式识别，如语音识别、图像识别、人脸识别等。通过训练人工神经网络，可以使其学习到输入数据的特征和模式，从而实现对数据的分类和识别。
2. 数据预测：人工神经网络可以用于数据预测，如股票预测、天气预测、销量预测等。通过训练人工神经网络，可以使其学习到历史数据的规律和趋势，从而实现对未来数据的预测。
3. 机器学习：人工神经网络是机器学习的重要分支之一，它可以用于解决各种机器学习问题，如分类、回归、聚类等。
4. 图像处理：人工神经网络可以用于图像处理，如图像分割、图像增强、图像去噪等。通过训练人工神经网络，可以使其学习到图像的特征和模式，从而实现对图像的处理和优化。
5. 自然语言处理：人工神经网络可以用于自然语言处理，如文本分类、情感分析、机器翻译等。通过训练人工神经网络，可以使其学习到语言的规则和模式，从而实现对自然语言的处理和理解。
总之，人工神经网络是一种非常强大的工具，它可以用于解决各种复杂的问题，并且在许多领域都有广泛的应用。
人工神经网络，一种模拟人脑运作的人工智能模型，主要包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)以及深度神经网络(DNN)等。它们各有不同的拓扑结构，且用途各异。
比如，CNN通常应用于图像识别任务，通过分析输入图像的各种特征（例如边缘或形状），CNN可以准确识别照片中的目标。
此外，人工神经网络也是模式识别中的常用方法，近年来发展起来的人工神经网络模式的识别方法逐渐取代传统的模式识别方法。
同时，从数学建模和计算机科学的角度来看，人工神经网络也可以被视为一个包含了许多参数的数学模型，而这个数学模型是由若干个函数相互嵌套代表的神经元之间的相互作用。
