神经网络本质上是通过设置参数初始化参数计算损失值，并根据损失值调整参数的过程该过程包含正向传播和反向传播两个阶段，正向传播是计算预测结果，反向传播则是通过梯度信息调整参数以减小损失值这一迭代过程不断重复，直至网络参数能准确拟合实际结果举例说明，假设我们目标是预测一张图片是否为猫。
神经网络是一种模仿人脑神经网络功能的数学计算模型，由神经元与连接它们的轴突和树突构成它可以根据输入数据进行自我学习和优化，从而得出有效的输出结果神经网络的主要作用是处理大量数据，能够在图像识别语音识别自然语言处理预测分析等方面实现很高的精度与传统机器学习算法相比，神经网络更加灵活。
一定义简单来说，神经网络是一种模拟人脑神经元行为的计算模型它由节点神经元和连接权重组成，通过输入处理和自我调整，可实现模式匹配分类预测等任务二结构神经网络的结构通常包括输入层隐藏层和输出层其中，输入层接受外界信息，并将其通过权重连接传递到隐藏层隐藏层通过多层。
本文深入解析神经网络Neural Network，NN的基本原理和典型结构，旨在为神经网络初学者提供清晰的指引神经网络模仿生物神经元进行工作，结构复杂多变前向网络和反馈网络是按照网络结构区分的，监督学习无监督学习半监督学习和强化学习是根据学习方式分类的连续型离散型随机型和确定型网络则按照。
神经网络的应用非常广泛，主要包括以下几个方面1 图像处理 神经网络在图像处理领域有着广泛应用通过训练，神经网络可以学习识别图像中的特征，从而进行图像分类目标检测人脸识别等任务例如，卷积神经网络是常用于图像处理的神经网络之一，它可以通过学习图像中的层次特征，实现高效的图像识别2。
神经网络neural network是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLPMultiLayer Perception，SPSSAU默认使用该模型类似其它的机器学习模型比如决策树随机森林支持向量机SVM等，神经网络模型构建。
1 美国C4神经网络是一种特殊类型的多层神经网络2 它和其它神经网络一样，利用反向传播算法进行训练3 不同的是，C4神经网络在结构上有所创新，采用了局部连接和参数共享的策略4 局部连接意味着网络中某一层的节点只与上一层的节点的一部分相连接5 参数共享则是指同一层中多个节点共享。
神经网络NN算法的核心要点如下历史背景起源神经网络算法起源于1904年对神经元结构的生物学揭示，以及1943年McCulloch和Pitts构建的抽象神经元模型MP发展Hebb学习率的提出为后续算法发展奠定了基础，Rosenblatt的感知器模型和反向传播算法是神经网络发展史上的重要里程碑构建与结构层次结构神经网络。