神经网络（Neural Network）是一种模仿生物神经系统的结构和功能的数学模型，主要用于模式识别、分类、预测和控制等方面。神经网络由许多神经元（或称节点）组成，这些神经元通过连接形成网络，可以接收和处理输入数据，并产生相应的输出结果。每个神经元都具有一定的权重和偏置，这些权重和偏置可以随着训练数据的变化而调整，以提高神经网络的学习能力和识别能力。神经网络可以分为多层神经网络和单层神经网络，其中多层神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，可以用于更复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。神经网络已经在许多领域得到广泛应用，例如金融预测、医疗诊断、智能交通、机器人控制和自然语言处理等。