人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种 有监督学习算法。它通过模拟人脑神经系统的结构和功能，构建数学模型来进行复杂信息的处理。人工神经网络能够学习和适应，通过训练数据来调整内部节点之间的连接关系，从而完成各种任务，如分类、识别和预测等。
人工神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收外界信息，隐藏层进行信息处理和计算，输出层则给出最终结果。每个节点（或称为神经元）通过权重连接到其他节点，这些权重在训练过程中不断调整以优化网络性能。
有监督学习是指利用一系列已知的输入-输出对来训练神经网络，使其能够对新的输入数据进行准确的预测或分类。常见的监督学习算法还包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等。
人工神经网络在许多领域都有广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。通过训练和学习，神经网络能够提取输入数据的特征，并学习到从输入到输出的映射关系，从而实现各种复杂的任务。
