神经网络的目的是通过模仿生物神经元处理信息的方式来建模数据中的复杂模式。 神经网络的核心是数学框架，通过训练来学习输入和输出之间的关系。 它们由相互连接的人工神经元层组成，这些神经元使用加权连接和激活函数对输入数据应用转换。 通过在训练期间调整这些权重，神经网络可以最大限度地减少预测误差，从而使其能够从示例中泛化，并对未见过的数据进行准确预测。
神经网络擅长传统的基于规则的编程无法胜任的任务，尤其是在处理非结构化或高维数据时。 例如，卷积神经网络 (CNN) 自动检测图像中的边缘或纹理等特征，使其能够有效地执行对象检测或医学图像分析等任务。 同样，循环神经网络 (RNN) 通过维护内部状态来处理文本或时间序列等顺序数据，从而实现语言翻译或股票价格预测等应用。 一个关键的优势是它们能够处理嘈杂或不完整的数据——训练好的网络仍然可以通过利用学习到的模式而不是严格的规则来对模糊图像进行分类或预测数据集中的缺失值。
在实践中，神经网络使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现，这些框架处理计算密集型任务。 开发人员通常使用预训练模型（例如，用于图像的 ResNet 或用于文本的 BERT）作为起点，针对情感分析或自动驾驶汽车导航等特定任务对其进行微调。 虽然功能强大，但神经网络需要仔细的设计选择——例如选择层类型、优化超参数以及通过 dropout 等技术管理过度拟合。 它们的计算需求（例如，GPU 训练）以及对大型数据集的依赖性使它们最适合于简单模型失败的问题，例如实时语音识别或个性化推荐系统。