神经网络是一种算法，其灵感泉源于人类大脑的结构和功效，能够解决许多庞大的问题，如语音和图像识别，自然语言处置等。
神经网络由一个或多个神经元组成。神经元吸收输入，处置信息并通过输出将信息转达给下一个神经元。
可以将神经元看作是大脑中的一个细胞，而神经网络则是由许多这样的细胞组成的一个模子。
与人类大脑相似的是，神经网络具有学习能力，只需输入大量数据就能自我调整参数从而提高准确度。正是这种学习能力，使神经网络在机械学习领域中具有重要意义。
与传统机械学习算法相比，神经网络算法更善于从庞大的输入数据中提取特征，并能处置非线性数据。因此，当前热门的自动驾驶、人脸识别、语音识别等手艺都接纳了神经网络算法。
总之，神经网络算法的泛起使得人工智能与机械学习手艺得以加倍快速、准确地生长。预计在未来，这一领域将继续取得更多突破。