机算网络（Neural Network），又称为神经网络，是一种模仿人脑神经元结构和功能的信息处理系统。它由大量的节点（或称为神经元）相互连接而成，这些节点通过模拟生物神经元的信号传递和计算方式，对输入的信息进行处理和分析。
神经网络的基本特点包括：
1. 层次结构：神经网络通常包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层对数据进行处理和特征提取，输出层产生最终结果。
2. 非线性处理：每个神经元通常包含一个非线性激活函数，这使得神经网络能够处理复杂的非线性关系。
3. 权重和偏置：每个连接都有权重和偏置，这些参数通过学习过程进行调整，以优化网络性能。
4. 学习与训练：神经网络通过学习大量样本数据来调整其参数，这个过程称为训练。训练过程中，网络会不断优化其权重和偏置，以减少预测误差。
5. 泛化能力：经过训练的神经网络能够对未见过的数据进行预测，这种能力称为泛化能力。
神经网络在许多领域都有应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、医疗诊断、金融分析等。其中，最著名的神经网络模型包括：
感知机（Perceptron）：最早的神经网络模型之一，用于二分类问题。
反向传播算法（Backpropagation）：一种用于训练神经网络的算法，通过计算误差并反向传播到网络中，调整权重和偏置。
卷积神经网络（CNN）：在图像识别和计算机视觉领域非常流行，能够自动提取图像特征。
循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。
随着计算能力的提升和算法的改进，神经网络在各个领域的应用越来越广泛，成为人工智能领域的重要研究方向之一。
