神经网络模型，又称为人工神经网络或者是神经网络，是一种在计算机科学和人工智能领域应用广泛的机器学习方法，可以用于分类、聚类、识别、预测、控制等众多问题。其基本思路是构建一个包含多层神经元的网络结构，利用反向传播算法对网络参数进行训练和优化，从而完成特定的任务。
神经网络模型的提出，源于对人类大脑的模拟，其理论基础主要来自于生物神经科学和数学理论。其模型的关键部分是神经元，包括输入、权重、激活函数、输出等。不同的神经网络模型，可以有不同的拓扑结构和学习算法。著名的神经网络模型包括感知机、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、自组织神经网络等。
神经网络模型的研究进展迅速，受到了学术界和工业界的广泛关注与应用。在图像识别、自然语言处理、语音识别、智能控制、推荐系统等领域，神经网络模型展现出了强大的功能和潜力。此外，神经网络也成为了计算机科学、数学和工程等多个学科交叉研究的热点，形成了丰富的理论体系和实现算法。
