​​神经网络模型是一种模拟人脑神经元结构的机器学习算法，通过多层节点（神经元）的加权计算和非线性转换实现复杂模式识别。其核心原理包含三大亮点：①分层架构（输入层、隐藏层、输出层）；②前向传播与反向传播的协同训练机制；③激活函数引入的非线性决策能力。​​

神经网络的基础单元是神经元，每个神经元接收输入数据并施加权重，通过加权求和后传递至激活函数。输入层接收原始数据（如图像像素或文本向量），隐藏层逐层提取特征（如边缘、纹理或语义），输出层生成最终预测结果。训练过程中，前向传播计算预测值，损失函数衡量误差后，反向传播算法自动调整权重参数，形成“学习”闭环。

激活函数（如ReLU或Sigmoid）是关键设计，它为模型注入非线性特性，使其能够拟合曲线边界或复杂函数。没有激活函数的神经网络将退化为线性回归模型。深度神经网络的强大表征能力源于隐藏层的堆叠，每层逐步抽象更高阶特征，例如从像素到物体部件的层级化识别。

现代神经网络通过优化器（如Adam）加速收敛，并采用Dropout等技术防止过拟合。其应用已覆盖图像分类、自然语言处理等领域，但需注意数据质量与算力消耗的平衡。​​理解这些原理可快速掌握神经网络的工作逻辑：数据分层加工、误差反馈调参、非线性转换决策——这正是AI模仿人类认知的核心路径。​​