人工神经网络（ANN）是人工智能领域的核心之一，它模仿人脑的工作方式，通过模拟神经元之间的连接来处理信息。那么，它是如何学习的呢？🤔
首先，ANN由输入层、隐藏层和输出层组成。每一层都包含多个神经元，这些神经元通过权重连接彼此。当数据输入时，每个神经元会进行加权求和，并通过激活函数决定是否“激活”。relu、sigmoid等激活函数是关键角色，它们赋予模型非线性能力。📈
接着，学习的核心在于调整权重。这通常通过反向传播算法实现：计算误差后，利用梯度下降法更新权重，使预测值更接近真实值。这个过程不断迭代，直到模型收敛。💡
最后，ANN广泛应用于图像识别、语音处理等领域，展现出强大的学习能力。未来，随着技术进步，ANN将在更多场景中发挥作用！🚀
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