解释什么是人工神经网络，如何构建一个简单的神经网络。
人工神经网络是一种计算机程序，受到生物神经元和神经系统的启发而建立。它由许多相互连接的节点和层组成，这些节点和层模仿生物神经元和神经系统，用于模拟和解决各种复杂问题。

构建一个简单的神经网络通常包括以下步骤：

1. 选择适当的神经网络架构，比如单层感知器或多层感知器。
2. 建立输入层、隐藏层和输出层，并确定每一层的节点数。
3. 初始化网络的权重和偏差值。
4. 定义损失函数和优化器，以便神经网络能够自动学习并修改连接权重和偏差值。
5. 使用训练数据对神经网络进行训练，并使用验证数据验证神经网络的准确性和性能。
6. 对测试数据进行测试，以确保神经网络能够正确分类和预测新数据。

这些步骤通常需要经过多次迭代和调整，以获得最佳的神经网络性能。