神经网络是一种受生物神经系统启发而构建的计算模型，由大量相互连接的简单处理单元（称为"神经元"或"节点"）组成，能够通过学习和训练来识别数据中的复杂模式。其核心思想是分布式并行处理和学习适应能力，从生物学角度看，神经网络模拟了大脑中神经元的基本工作原理。
神经网络的基本特性包括：
非线性：激活函数引入非线性，使网络能够拟合复杂函数
输入输出映射：通过学习从输入到输出的映射关系，无需明确编程规则
适应性：通过调整权重可适应不同任务
容错性：分布式表示使网络对局部损伤不敏感
关键组件：层(Layer)；激活函数(Activation Function)；权重(Weights)；偏置(Bias)。
工作流程：前向传播、损失计算、反向传播、参数更新。
主要类型：前馈神经网络(FNN)；卷积神经网络(CNN)；循环神经网络(RNN)；生成对抗网络(GAN)；图神经网络(GNN)。
神经网络技术将继续快速发展，其未来影响将远超当前应用范围。通过解决现有挑战，神经网络有望实现更强大、更安全、更普惠的人工智能，深刻改变人类社会。