ANN预测都是一样的

是一个错误的说法。ANN（人工神经网络）是一种机器学习算法，用于模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程。它可以用于各种预测任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、时间序列预测等。

然而，ANN的预测结果并不总是相同的，它们受到多个因素的影响，包括网络结构、训练数据、训练算法等。以下是一些影响ANN预测结果的因素：

1. 网络结构：ANN的结构包括输入层、隐藏层和输出层。不同的网络结构可以适用于不同的预测任务。例如，对于图像识别任务，常用的网络结构是卷积神经网络（CNN）；对于序列预测任务，常用的网络结构是循环神经网络（RNN）。
2. 训练数据：ANN的预测性能受到训练数据的质量和数量的影响。更多、更准确的训练数据可以提高预测结果的准确性。
3. 训练算法：ANN的训练过程是通过调整网络参数来最小化预测误差。不同的训练算法（如反向传播算法）可以产生不同的预测结果。
4. 超参数选择：ANN中的超参数包括学习率、正则化参数、隐藏层节点数等。不同的超参数选择可能导致不同的预测结果。

综上所述，ANN预测结果的差异是由多个因素共同作用所导致的。为了获得更好的预测结果，需要根据具体的预测任务和数据特点来选择合适的网络结构、训练数据和训练算法，并进行适当的调参和优化。