神经网络（Neural Networks, NN）是一种 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），它受到人脑结构和功能的启发，通过模拟生物神经元的连接和交互方式来处理信息。神经网络由大量的神经元（或称为节点）组成，这些神经元分布在不同的层中，包括输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。每个神经元接收来自前一层所有神经元的输入，并通过带权重的连接进行传递，将总输入信号与自身阈值进行比较后产生输出信号。
神经网络的学习过程通常涉及调整神经元之间的连接权重，以最小化预测错误或其他预定的损失函数。这种学习能力使得神经网络能够处理复杂的非线性关系，并逐渐适应新的数据模式。神经网络在许多领域都有应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断和控制理论等。
神经网络的一个重要特性是它们能够并行处理信息，这使得它们在处理大规模数据时非常高效。此外，神经网络还具有分布式存储和处理能力，以及自组织、自适应和自学习的能力。
总的来说，神经网络是一种强大的计算模型，它通过模拟人脑的工作方式来处理和分析复杂的数据模式，为现代人工智能和机器学习应用提供了坚实的基础。