人工神经网络的优缺点是什么？
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型，它由大量的人工神经元相互连接而成，可以用于分类、回归、聚类等任务。人工神经网络的优缺点如下：
优点：
- 适应性强：人工神经网络可以通过学习不断优化权重和偏置，适应不同的复杂问题。
- 并行处理：神经网络中的多个神经元可以并行处理信息，提高计算效率。
- 非线性建模：神经网络可以对非线性关系进行建模，适用于复杂的实际问题。
- 自适应性：可以通过反向传播算法自适应地调整权重，从而提高模型的准确性。
缺点：
- 需要大量数据：神经网络通常需要大量的数据来训练，否则容易发生过拟合。
- 超参数选择困难：神经网络中有许多超参数需要调整，如网络层数、每层神经元数等，选择合适的超参数需要一定的经验和技巧。
- 黑箱模型：神经网络通常被认为是黑箱模型，难以解释其预测结果的原因。
- 计算资源要求高：训练复杂的神经网络模型需要大量的计算资源，包括CPU、GPU等。
针对人工神经网络的缺点，可以采取一些方法进行改进和应对。例如，针对需要大量数据的问题，可以采用数据增强、迁移学习等方法来解决；针对超参数选择困难的问题，可以采用自动化调参工具或者基于经验的调参方法；针对黑箱模型的问题，可以采用可解释性更强的模型或者增加模型解释性的方法来解决。
总之，人工神经网络作为一种重要的机器学习模型，具有很多优点和一些局限性，可以根据具体问题和需求来选择合适的模型或者改进方法。