人工神经网络是一种由神经元和它们之间的连接构成的计算模型。
早在上世纪50年代，学者们就开始了神经网络研究工作。人工神经网络的研究一直是人工智能领域中的一个重要的分支。
神经网络的优势在于它可以通过样本学习，可以模仿人类大脑的学习方式，从而逐渐改进自己的表现。近年来，人工神经网络在图像识别、自然语言处理、生物信息学、金融等领域中得到了广泛应用。
人工神经网络的发展历程可以分为3个阶段。第一阶段是模拟神经元，第二阶段是多层前馈神经网络，第三阶段是深度学习。
深度学习算法是基于深层神经网络的学习算法，可以用于模式识别、自然语言处理等。在图像识别方面，深度学习算法已在一定程度上超过了人类的识别能力。