好的，人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）的主要特点可以用中文概括如下：
- 受生物启发（仿生性）： ANN的核心思想是模仿人脑神经元的结构和工作原理。由大量互连的简单处理单元（人工神经元或节点）组成网络。
- 并行分布式处理： 信息处理和计算不是集中在单个处理器上，而是分散在网络的大量神经元中同时进行。这赋予了ANN处理海量信息的高效性和潜在的鲁棒性。
- 自学习能力（学习与适应）： ANN最重要的特点之一是能够通过学习经验（数据）来调整自身内部参数（神经元之间的连接权重）。无需显式编程规则，它们可以从输入数据中发现模式和规律。常见的训练方法包括反向传播。
- 容错性和鲁棒性： 由于信息分布式存储和处理在众多神经元中，ANN对于部分神经元的失效、连接损坏或输入数据的局部噪声或缺失通常具有较好的容忍度。整体网络功能不会轻易崩溃。
- 强大的非线性映射能力： 单个神经元通常进行简单计算（如加权和+非线性激活函数），但由大量这样的神经元分层互连形成的网络，能够模拟极其复杂的非线性函数，解决许多线性模型无法处理的问题（如异或问题、复杂的模式识别）。
- 特征自动提取与表达学习： 特别是在深度神经网络中，低层神经元可以学习提取原始输入数据的低级特征（如边缘、纹理），高层神经元则将这些特征组合起来学习更抽象的、任务相关的高级特征表示。这种自动提取有效特征的能力是其强大性能的关键。
- 通用函数逼近器： 理论证明，具有足够多隐藏层神经元的ANN可以以任意精度逼近任何连续函数（在一定定义域内）。这意味着它们理论上能解决广泛的函数拟合问题。
- 处理含噪声或不完整数据的能力： 由于其非线性、分布式和容错性特点，ANN在处理含有噪声、错误或不完整信息的数据时，往往表现优于传统的基于规则的方法。
- 黑箱特性： ANN学习到的知识（模式、规则）分布在众多连接的权重中，其结果虽然准确，但其内部决策过程往往难以像传统算法那样清晰解释，难以进行直接的因果推理。
总结来说，人工神经网络的核心特点在于其受生物启发的并行分布式结构、强大的从数据中自适应的学习能力（特别是学习复杂非线性关系）、固有的容错性以及自动特征学习能力，使其成为解决模式识别、预测、分类等复杂问题的强大工具。
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