人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是受生物神经元结构和功能启发的一种计算模型，广泛应用于机器学习和人工智能领域。神经网络的基本构建模块是人工神经元，它模仿生物神经元的工作原理来处理和传递信息。
人工神经元模型通常包括以下几个主要部分：
1. **输入**：人工神经元接收来自其他神经元的信号，这些信号经过加权后作为输入。在生物学中，这些输入对应于树突接收的神经冲动。
2. **权重**：每个输入都有一个与之相关的权重，决定了输入信号对神经元总输出的影响程度。在生物神经元中，权重的变化体现在突触的强度调整。
3. **阈值**：神经元有一个阈值（Threshold），只有当输入的加权和超过这个阈值时，神经元才会被激发，产生输出。这对应于生物神经元的兴奋状态，当膜电位超过动作电位阈值时，神经元会发射神经冲动。
4. **激活函数**：输入的加权和经过一个非线性的激活函数转换，以产生最终的输出。激活函数可以是阶跃函数，如在M-P模型中的Sigmoid或Step函数，也可以是更复杂的函数如ReLU、Leaky ReLU等。激活函数的作用是引入非线性，使得神经网络能够学习更复杂的模式。
5. **输出**：根据激活函数的输出，神经元产生一个结果，可以是兴奋（输出为1）或抑制（输出为0）。这模拟了生物神经元的兴奋与抑制状态。
6. **学习与遗忘**：人工神经元模型通过调整权重来学习新的信息，类似于生物神经元突触强度的变化。在训练过程中，神经网络通过反向传播等算法更新权重，以优化网络的性能。遗忘则对应于权重的衰减或调整，使得不重要的信息逐渐减弱。
人工神经网络的基本拓扑结构包括单层网络、多层前馈网络（如感知机、多层感知机）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）以及各种变体。这些网络结构允许神经元以不同的方式相互连接，形成复杂的信息处理路径。
在实际应用中，神经网络通常包含大量的神经元，并通过训练过程调整权重以解决特定任务，例如分类、回归、图像识别、自然语言处理等。由于其强大的非线性建模能力和自我适应性，神经网络已成为现代信息技术领域的核心技术之一。
