神经网络是一种基于人工神经元网络的计算模型，它具有自学习的能力。神经网络的工作原理是将大量的输入数据通过网络中的权重和偏置不断传递，直到得到最终输出结果。
具体来说，神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收原始数据，隐藏层进行数据的加工和处理，输出层给出最终的结果。在神经网络中，每个神经元都有权重和偏置，权重表示该神经元对输入数据的重要性，偏置表示该神经元的激活阈值。
神经网络通过前向传播算法计算输入数据的输出结果，然后通过反向传播算法调整权重和偏置来优化网络性能。反向传播算法是通过计算误差来确定误差对权重和偏置的影响，从而不断调整网络参数，使得误差最小化。
总的来说，神经网络是通过不断学习和调整来逐渐提高性能的，它可以应用于许多领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。