简述人工神经网络两个阶段的工作过程

人工神经网络通常有两个阶段的工作过程：训练阶段和推理阶段。

在训练阶段，神经网络会接收一组已知输入和对应的输出数据，并试图从这些数据中学习到输入和输出之间的关系。训练过程中，神经网络的权重和偏差会不断调整，从而使得网络能够更准确地预测输出。这个过程可以通过反向传播算法来实现，即将网络的输出与真实的输出之间的误差反向传播回网络中，进而更新网络的权重和偏差。

在推理阶段，神经网络已经被训练好了，可以用来进行预测。输入数据被传递到网络中，通过一系列的计算，网络会输出一个预测值。这个过程中，网络的权重和偏差不再改变，只是使用已经训练好的参数进行计算。通常情况下，神经网络的预测精度会随着训练数据的增加而提高，在推理阶段可以得到更准确的预测结果。