神经网络是一种模仿人脑神经元的信息处理模型，用于执行各种复杂的计算任务，如模式识别、分类、回归等。它由大量的人工神经元（节点）组成，这些神经元通过加权连接进行交互，并利用激活函数对输入数据进行非线性变换，最终产生输出结果。
神经网络的基本组成部分包括：
输入层：接收外部输入的数据。
隐藏层：位于输入层和输出层之间，可以有多个，用于数据的处理和转换。
输出层：产生网络的最终输出结果。
每个神经元通过其连接权重与上一层的所有神经元相连，并有一个偏置值。在训练过程中，这些权重和偏置值会根据网络的性能进行调整，以最小化预测错误。
神经网络是机器学习的一个重要分支，也是深度学习算法的核心。深度学习利用深层神经网络模型，能够处理非常复杂的数据表示和抽象，因此在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用