神经网络是一种模拟人脑神经系统工作原理的计算模型，它由大量人工神经元组成，通过模拟神经元之间的连接和信息传递来实现学习和识别任务。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层接收外部输入数据，隐藏层进行信息处理和特征提取，输出层产生最终的预测结果。

神经网络的工作原理类似于人脑神经系统，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数处理后产生输出。神经元之间的连接权重决定了信息在网络中的传播和处理方式，通过不断调整连接权重，神经网络能够学习并适应不同的任务和数据。

神经网络在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了许多重要的成就，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。神经网络的发展得益于计算能力的提升和大数据的广泛应用，使得神经网络在各个领域都有着广泛的应用前景。

总而言之，神经网络是一种模拟人脑神经系统工作原理的计算模型，通过神经元之间的连接和信息传递来实现学习和识别任务。神经网络在计算机科学领域有着重要的地位，对人工智能和机器学习的发展起着重要作用。