神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元之间信息传递的计算模型，由大量的基本计算单元（神经元）相互连接组成，通过多层次、非线性的信息处理，能够完成复杂的模式识别、分类、预测等任务。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层是神经网络的第一层，用于接收外部输入，并将输入信号传递给下一层。输入层的神经元数量取决于输入数据的特征维度。例如，当输入数据为一维向量时，输入层只有一个神经元，而当输入数据为二维图像时，输入层的神经元数量则与图像的像素数量相同。
隐藏层是神经网络的中间层，用于对输入数据进行非线性变换和特征提取。隐藏层的神经元数量和层数取决于任务的复杂度和数据的特征。每个神经元接收来自上一层的输入，通过加权和和激活函数的计算，将变换后的结果传递给下一层。隐藏层的激活函数通常选择 sigmoid、ReLU、tanh 等非线性函数，以增强网络的表达能力。
输出层是神经网络的最后一层，用于输出网络的预测结果。输出层的神经元数量取决于任务的类别数。例如，当任务是二分类时，输出层只有一个神经元，输出值为 0 或 1；当任务是多分类时，输出层的神经元数量等于类别数，每个神经元输出该类别的概率。
神经网络的训练过程是通过反向传播算法实现的。反向传播算法是一种基于梯度下降的优化算法，用于调整神经网络的权重和偏置，从而使网络的输出结果尽可能地接近真实标签。在每次训练中，根据网络输出和真实标签之间的误差，计算出每个神经元的误差梯度，然后根据梯度更新网络的参数，以减少误差。反向传播算法的核心是链式求导法则，通过将网络的误差逐层向前传递，计算出每个参数对误差的影响，从而实现参数的更新。
除了基本的前向传播和反向传播算法外，神经网络的训练还涉及到一些重要的技巧和方法，例如正则化、批量归一化、随机失活、优化器等。这些技巧和方法用于防止过拟合、加速训练、提高模型的泛化能力等。
总之，神经网络是一种强大的机器学习算法，具有非常广泛的应用。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，通过前向传播和反向传播算法实现训练。神经网络的训练还涉及到许多技巧和方法，需要根据具体问题进行调整和优化。