人工神经网络 (ann) 是受生物神经网络启发的计算模型，但它们更简单，并且以更抽象的方式操作。Ann由通过权重连接的人工神经元层组成，它们通过这些连接处理输入数据以产生输出。
另一方面，生物神经网络由人类或动物大脑中的神经元组成，这些神经元通过电信号和化学信号相互通信。这些网络非常复杂，涉及更多的互连，并使用诸如突触可塑性之类的生物过程进行学习。
虽然ann是为模式识别或预测等特定任务设计的简化模型，但生物神经网络能够实现广泛的认知功能，包括感知，决策和运动控制。人工神经网络试图模仿生物系统的一般结构和功能，但它们仍然远没有那么复杂和通用。