人工神經網絡的主要特征如下：
1、人工神經網絡具有大規模的並行協同處理能力。
每壹個神經元的功能和結構都很簡單，但是由大量神經元構成的整體卻有很強的處理能力。
2、人工神經網絡具有較強的容錯能力和聯想能力。
單個神經元或者連接對網絡整體功能的影響都比較微小。在神經網絡中，信息的存儲與處理是合二為壹的，信息的分布存放在幾乎整個網絡中。
3、人工神經網絡具有較強的學習能力。
神經網絡的學習可分為有教師學習與無教師學習兩類。由於其運算的不精確性，故表現出“去噪聲，容殘缺”的能力。利用這種不精確性可比較自然地實現模式的自動分類。其具 有很強的泛化能力與抽象能力。
4、人工神經網絡是壹個大規模自組織、自適應的非線性動力系統。
人工神經網絡具有壹般非線性動力系統的***性，即不可預測性、耗散性、高維性不可 逆性、廣泛連接性和自適應性等。
人工神經網絡的定義
人工神經網絡是若幹類似神經元的處理單元相互連接而構成的龐大信息處理系統，是對人腦組織結構和運行機制的抽象、簡化和模擬。在機器學習和認知科學領域，人工神經網絡是壹種模仿生物神經網絡（動物的中樞神經系統，特別是大腦）的結構和功能的數學模型或計算模型，用於對函數進行估計或近似。