简述人工神经网络的知识表示形式和推理机制，试举例说明。

人工神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的数学模型，其知识表示形式为节点和边的图形结构。每个节点代表一个神经元，每条边代表神经元间的连接和传递信息的强度。

神经网络的推理机制是通过对输入数据进行加权和处理，产生输出结果的过程。具体地，神经网络将输入数据通过一系列的隐藏层进行加权和处理，最终产生输出结果。

例如，假设有一个神经网络用于图像识别，输入的是一张手写数字的图片。首先，图片会被转化为一组数字，作为神经网络的输入。然后，神经网络的第一层会将这组数字进行加权和处理，输出一组新的数字，作为第二层的输入。第二层同样进行加权和处理，输出第三层的输入。最终，输出层根据前面的处理结果，判断输入的图片代表的数字是几。

需要注意的是，神经网络的推理机制并非一成不变，会随着具体的任务和网络结构而有所不同。