神经网络是一类特定的机器学习 (ML) 模型，其灵感来自人类大脑的结构和功能。它们由相互连接的节点 (神经元) 层组成，这些节点通过加权连接处理输入数据。神经网络的主要优势在于它们能够自动学习特征表示，使其在图像识别，语言处理和游戏等复杂任务中特别有效。
其他ML模型，如决策树，支持向量机 (svm) 或线性回归，通常更简单，并且依赖于手动定义的特征或数据的数学变换。这些模型可能更容易解释，但在复杂的任务上可能表现不佳，尤其是在大型数据集上。
主要区别在于神经网络能够对高度非线性关系进行建模，并直接从原始数据中学习复杂的模式，而传统模型通常需要更明确的特征工程。