神经网络（Neural Network）是由多层神经元组成的一种计算模型，具有自适应学习和并行处理能力，被广泛应用于分类、回归、图像识别、自然语言处理等领域。
神经网络的构成包括输入层、隐藏层和输出层。其中输入层接收外部数据输入，隐藏层通过对输入进行加权求和和激活函数转换，逐步提取出特征，最终输出层根据不同任务需求输出对应结果。
神经网络中每个神经元的作用是接受来自前一层的输入，将其加权求和后通过非线性的激活函数得到输出，并传递到下一层。这一过程类似于生物神经系统中神经元之间的相互联系和信息传递。
神经网络的关键点在于权重调节，它通过在训练过程中不断调整神经元之间的连接权重，使网络可以学习到输入数据的分布规律，达到预测、分类等目的。同时也需要注意过拟合、欠拟合等问题，保证网络的泛化能力。
总之，神经网络是一种强大的数学工具，可以实现复杂的非线性映射和模式识别。近年来随着深度学习技术的快速发展，神经网络已成为人工智能领域的重要研究方向之一。