神经网络（Neural Network，简称NN）是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，用于处理复杂的数据。它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点分为输入层、隐藏层和输出层。每个节点都是一个计算单元，它接收来自前一层节点的输入信号，进行某种计算（通常是加权求和和非线性变换），然后将结果传递给下一层节点。
神经网络的学习过程通常包括以下几个步骤：
- 前向传播：输入数据从输入层开始，经过隐藏层的逐层计算，**到达输出层产生预测结果。
- 损失函数：比较神经网络的预测结果与实际标签，计算两者之间的差异。常用的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失等。
- 反向传播：根据损失函数的梯度，自输出层向输入层逐层调整权重参数，以减小损失。
- 优化算法：如梯度下降法（Gradient Descent）、随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent, SGD）、动量法（Momentum）等，用于更新权重参数以最小化损失。
神经网络在多个领域有着广泛的应用，包括但不限于：
- 图像识别和处理：如人脸识别、物体检测等。
- 语音识别和自然语言处理：如智能助手、机器翻译等。
- 游戏智能：如围棋、象棋等棋类游戏的AI。
- 推荐系统：根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐。
- 金融领域：用于股票价格预测、信用评分等。
***深度学习是神经网络的一个分支，它涉及构建具有多个隐藏层的深度神经网络。近年来，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破。
