神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络的信息处理系统，用于实现机器学习和人工智能中的模式识别、分类、预测等任务。它由大量的神经元（或称为节点）组成，这些神经元按照一定的拓扑结构相互连接，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数处理这些信号，然后产生输出信号传递给下一层的神经元。
神经网络通常包含以下组成部分：
输入层：接收外部输入的数据。
隐藏层：位于输入层和输出层之间，可以有多个，用于处理和转换数据。
输出层：产生网络的最终输出结果。
每个神经元通常有一个权重，这些权重在学习过程中会被调整，以优化网络对输入数据的响应。神经网络的学习算法，如反向传播算法，允许网络根据错误信号调整权重，从而提高其预测准确性。
神经网络因其并行处理能力、自组织、自适应和自学能力，在众多领域，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等方面，都有广泛的应用。深度学习是神经网络的一个重要分支，它通过使用深层神经网络结构来解决更加复杂的问题