人工神经网络 (ANN) 是受人脑神经网络结构和功能启发的计算模型。这些模型旨在处理大量数据并从中学习，使它们能够做出决策、识别模式并解决复杂问题。人工神经网络由分层组织的互连节点或神经元组成。信息流经网络，每个神经元处理输入数据并将其传递到下一层。 深度神经网络 (DNN) 是一种特定类型的 ANN，在输入层和输出层之间包含多个隐藏层。这些隐藏层使 DNN 能够学习输入数据的复杂表示，从而获得更复杂的决策和解决问题的能力。开发人员在构建需要高级学习和处理能力的智能应用程序时经常使用 DNN。 人工神经网络是各种深度学习算法的基础，包括图像识别、自然语言处理和语音识别。通过对大型数据集进行训练，人工神经网络可以从复杂的数据中提取有意义的特征和模式，从而实现图像分类、语言翻译和语音合成等任务。 要考虑纳入人工神经网络类别，产品必须满足以下标准： * 提供由互连的神经单元组成的网络结构，以促进学习能力。 * 作为实现深度学习算法（例如 DNN）的基础框架。 * 支持与数据源集成，为神经网络提供学习和决策过程的相关信息。 总体而言，人工神经网络在推动机器学习和人工智能领域发挥着至关重要的作用，为各行业的广泛应用提供动力。

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