神经网络通过模仿人脑的结构来处理数据并进行预测。它们由互连节点 (神经元) 的层组成，其中每个连接具有相关联的权重。数据通过这些层，激活函数引入非线性，使网络能够学习复杂的模式。
在训练期间，网络使用反向传播来调整其权重，反向传播是一种计算损失函数相对于权重的梯度的方法。像梯度下降这样的优化器迭代地更新权重以最小化损失，从而改善网络的预测。
神经网络可以通过修改其架构来针对特定任务进行定制。例如，cnn对于与图像相关的任务是有效的，而rnn处理顺序数据，如时间序列或文本。神经网络的多功能性使其适用于从计算机视觉到NLP的广泛应用。