神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接的计算模型。它由大量的人工神经元组成，每个神经元都有一定数量的输入和一个输出。神经元之间通过权值连接，这些权值用于计算输入的加权和，并将其传递到下一个神经元。在神经网络中，每个神经元都可以学习调整其权值，以改善网络对给定任务的性能。
神经网络通常被用来解决那些传统算法难以处理的问题，例如图像和语音识别、自然语言处理和机器翻译等。与传统的规则基础的算法不同，神经网络可以从大量的数据中学习出规律，而不需要人为设计规则。这种能力使得神经网络在各种应用领域中得到广泛应用。
神经网络的结构通常被描述为有层次结构或拓扑结构。最基本的网络结构是单层感知器，它只包含一个输入层和一个输出层。多层感知器则包含一个或多个隐藏层，隐藏层的神经元数目一般比输入和输出层的神经元数目更多。深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）则通常是指多个隐藏层的神经网络。
在神经网络中，训练数据被用于更新网络中所有神经元之间的权值。这些权值通常使用梯度下降等优化算法进行训练。训练过程中，神经网络通过反向传播算法计算损失函数的梯度，并根据该梯度调整所有权重。此外，一些常见的正则化技术也被用于防止过拟合现象的出现，例如L1或L2正则化和Dropout技术。
不同类型的神经网络适用于不同的任务。例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）特别适用于图像和视频处理任务，在这些任务中，局部相关性和平移不变性都是非常关键的。而循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）则针对时序数据和自然语言处理任务具有出色的表现，它可以对序列数据进行建模并利用先前的状态来预测下一个状态。
总之，神经网络是一种强大的机器学习工具，能够自动从数据中学习规律，并在各种应用领域中得到广泛的运用。