人工神经网络的概念如下：
1、人工神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，它通过模拟神经元之间的连接和信号传递过程，实现了一种高度非线性的映射关系。
2、人工神经网络由多个神经元组成，每个神经元都有一个权重，用于将输入信号转换为输出信号。这些神经元按照层级进行排列，每个层级都有不同的功能和作用。最底层通常用于接收输入信号，而最高层则用于产生输出信号。
3、人工神经网络的学习过程是通过反向传播算法实现的。在训练过程中，网络会根据输入信号和输出信号之间的误差来调整权重，从而逐渐减小误差。当网络训练完成后，它就可以根据输入信号自动产生相应的输出信号，实现了一种非线性的映射关系。
4、人工神经网络在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。它通过模拟人脑神经元的连接方式和信号传递过程，实现了许多传统计算机难以实现的功能。
5、人工神经网络是一种高度非线性的计算模型，它通过模拟人脑神经元的连接方式和信号传递过程，实现了许多传统计算机难以实现的功能。它在许多领域都有广泛的应用前景，是人工智能领域的一个重要研究方向。
人工神经网络的特征：
1、高度非线性：人工神经网络能够模拟人脑神经元的非线性映射关系，将输入信号转换为输出信号，这种非线性映射关系使得人工神经网络能够处理复杂的模式识别和分类问题。
2、自适应学习能力：人工神经网络能够通过反向传播算法自动调整权重，从而逐渐减小误差，实现自适应学习。这种自适应学习能力使得人工神经网络能够适应不同的环境和任务，具有很强的鲁棒性。
3、分布式存储和并行处理：人工神经网络中的神经元是分布式存储的，每个神经元都有自己的权重和激活函数，这种分布式存储方式使得人工神经网络能够处理大规模的数据和复杂的任务。人工神经网络中的神经元可以并行处理，提高了处理速度和效率。
4、容错性和鲁棒性：人工神经网络具有很强的容错性和鲁棒性，即使部分神经元出现故障或受到干扰，也不会影响整个网络的性能。这种容错性和鲁棒性使得人工神经网络在处理不确定性和噪声数据时具有很高的鲁棒性。