你可能在刷手机时，被某个APP精准推荐了一款刚想买的耳机；或者上传照片后，软件自动圈出画面里的猫和狗。这些背后，常常有一个人工神经网络在默默工作。
人工神经网络到底是什么
简单说，人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模仿人脑神经元连接方式设计的计算模型。它不是真的有脑子，而是用数学和代码搭出一层层“虚拟神经元”，通过大量数据训练，学会识别规律、做出判断。
比如你教一个系统认猫：先给它看成千上万张带标签的图片——这是猫，这不是猫。网络会自己调整内部参数，慢慢掌握“尖耳朵、胡须、圆脸”这些特征组合，下次见到新图，也能猜个八九不离十。
结构长什么样
一个典型的神经网络分三层：输入层、隐藏层、输出层。
输入层负责接收原始数据，比如一张28×28像素的手写数字图，就转化成784个数值输入。隐藏层是核心，做各种加权计算和非线性变换，层数可以不止一层，越深处理越复杂。输出层给出结果，比如判断这是“7”还是“9”。
<!-- 一个简单的神经网络结构示意（伪代码） -->
Input Layer: [x1, x2, ..., x784]
Weights: W1 (连接输入与隐藏层)
Hidden Layer: activation(W1 * X + b1)
Weights: W2 (连接隐藏与输出层)
Output Layer: softmax(W2 * Hidden + b2) // 输出各类别概率
它是怎么学会的
靠“试错+调参”。每次预测完，系统会对比答案算出误差，再反向把误差一层层传回去，微调各个连接的权重。这个过程叫反向传播（Backpropagation）。重复几万次，误差越来越小，网络就“变聪明”了。
就像教小孩认字，一开始他把“日”和“目”搞混，你说错了，他就调整记忆重点，多注意横线数量。神经网络干的是类似的事，只不过靠数学公式批量处理。
日常中在哪能见到
语音助手听懂你说“打开灯”，是神经网络在处理声音信号；邮箱自动过滤垃圾邮件，是它在分析文字模式；甚至你打游戏时，NPC的智能行为，也可能由神经网络驱动。
在系统软件领域，它被集成到图像识别引擎、自然语言处理模块、异常检测工具里，让软件更“懂”用户。
现在主流深度学习框架如TensorFlow、PyTorch，本质上就是帮开发者快速搭建和训练神经网络的工具包。你不需要从零造轮子，调用几行API就能跑起一个模型。