神经网络是一种模仿人类大脑神经元结构和功能的计算模型，它由大量的节点（或称为神经元）以及它们之间的连接组成

神经网络是一种模拟人脑神经元和突触连接方式来处理信息的算法模型。它在人工智能领域扮演着核心角色，特别是在模式识别、数据分类、图像处理和自然语言处理等方面。神经网络通过训练过程调整内部参数，学习数据特征和关系，从而能够解决各种复杂问题。其主要用途包括但不限于： 图像识别：神经网络能够识别和分类图像中的对象，广泛应用于面部识别、医学影像分析等领域。 语音识别：通过深度学习技术，神经网络可以理解人类的语音并转化为文字，是智能助手和自动翻译系统的关键技术。 自然语言处理：神经网络在文本分析、情感分析、机器翻译和问答系统中发挥着重要作用。 预测分析：无论是股票市场分析还是天气预测，神经网络都能基于历史数据预测未来的趋势。