机器学习中的神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型。它由一系列相互连接的节点组成，这些节点被称为神经元。神经网络通过分析数据集的模式和特征来进行预测、分类、聚类等任务。
基本上，神经网络模型是由许多个层次的神经元节点组成的。每一个层次通过一定的方式进行计算，将这些计算结果传递到下一个层次中。在神经网络中，每个神经元节点都会接收输入信号，并对其进行处理，然后输出结果。这些输入信号可以是数字、文本、图像等数据类型，而输出结果则表示神经元对输入信号的处理结果。
在神经网络中，每个神经元的输出值与周围神经元的连接权重相关。这些权重是在训练过程中自动调整的，以最小化模型的误差。这意味着神经网络可以逐渐学习如何处理输入信号，在不断调整权重的情况下提高预测精度。
神经网络结构大体可分为三类：前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），循环神经网络（Recurrent Neural Networks）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）。
前馈神经网络是最基本的神经网络结构，其输入数据只能在一次流动中处理。这种类型的神经网络常用于图像和声音识别、语音识别、自然语言处理等领域。
循环神经网络则可以记忆其之前的状态，常用于类似于自然语言处理的任务中。其结构可以看成是前馈神经网络层级的重复，在某些层面上相互连接，从而允许信息在前后层次之间流动。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，常用于图像和视频等数据的处理。其设计基于人类视觉系统的特点，可以同时考虑空间和时间维度的特征。在神经网络中，卷积层用于提取图像或视频中的特征，池化层用于缩小特征图的大小。
总的来说，神经网络在机器学习中具有广泛的应用前景和巨大潜力。通过深入理解神经网络的原理和结构，可以更好地应用它们来解决复杂的现实问题。