神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它是人工智能领域的重要研究方向之一。神经网络由大量的处理单元（称为神经元）组成，这些神经元通过连接形成一个复杂的网络结构。
神经元是神经网络的基本组成单元，它接收来自其他神经元的输入信号，对这些信号进行加权求和，并通过激活函数产生输出信号。每个神经元都有一个阈值，只有当输入信号的加权和超过这个阈值时，神经元才会产生输出。
神经元之间的连接具有权重，这是神经网络学习的关键。在训练过程中，通过调整这些权重，神经网络能够逐渐改善其性能，以更好地完成任务。
神经网络通常包含多个层次，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层对数据进行复杂的转换，而输出层生成最终的结果。深度神经网络是指具有多层隐藏层的神经网络，这种网络能够处理更复杂的数据和任务。
神经网络的学习过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入数据通过网络层层传递，产生预测结果。在反向传播阶段，根据预测结果与真实结果的差异，通过反向传播算法调整网络的权重，使网络能够更好地拟合数据。
神经网络广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域，是现代人工智能技术的重要基础。
