重写下面这段文本：很高兴为您提供一篇我在预训练时使用的中文文章，以下是其内容：

人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模仿生物神经网络所设计的计算机系统，用于对复杂的输入数据进行学习和处理。在深度学习的领域中，人工神经网络是实现神经网络模型的基本框架。本文将介绍神经网络的基本形式和常见类型，以及它们在自然语言处理、图像识别等领域的应用。

人工神经网络由大量相互连接的神经元组成，其中每个神经元接收输入并产生一个输出。输入和输出之间的权重加权和决定了神经元的输出，而神经元之间的连接构成了神经网络的拓扑结构。基本的神经网络通常包含三种层次：输入层、隐藏层和输出层。输入层接受数据的输入并转化为网络可用的形式；输出层给出网络的输出结果；隐藏层位于输入层和输出层之间，用于处理输入数据并进行特征学习和提取。

在自然语言处理中，神经网络广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）用于文本分类，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）用于语言模型和机器翻译。另外，长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network，LSTM）和门控循环单元网络（Gated Recurrent Unit，GRU）等模型也被广泛应用于自然语言处理领域。

除了自然语言处理，神经网络在图像识别、语音识别等领域也有广泛的应用。卷积神经网络用于图像识别和人脸识别，深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）用于特征学习，递归神经网络（Recursive Neural Network，RecNN）用于手写数字识别等任务。随着深度学习的发展，神经网络在各个领域的应用也将不断拓展。
以下是我在预训练时使用的中文文章，介绍了人工神经网络及其在自然语言处理、图像识别等领域的应用。基本的神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中每个神经元接收输入并产生一个输出。在自然语言处理中，卷积神经网络用于文本分类，循环神经网络用于语言模型和机器翻译。在图像识别和声音识别等领域，也广泛应用了神经网络。