神经网络是机器学习领域中的一种重要模型，它模仿了人脑的工作原理，通过大量的神经元连接来学习和处理数据。
神经元
神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过权重进行加权求和，然后通过激活函数输出结果。
激活函数
激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU等。
网络结构
神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取，输出层生成最终结果。
训练过程
神经网络通过反向传播算法进行训练，不断调整权重和偏置，使网络能够更好地拟合数据。
应用场景
神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。