神经网络是一种模仿生物神经系统的结构和功能的数学或计算模型，它由大量的简单单元（称为神经元）相互连接而成。神经网络可以通过学习输入数据和输出数据之间的关系，来实现对复杂函数的估计或近似。神经网络是机器学习和深度学习的重要方法之一，它在模式识别、计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

神经网络的基本组成部分是神经元，它可以接收多个输入信号，并根据一个激活函数产生一个输出信号。激活函数是一种非线性函数，它决定了神经元是否被激活，以及输出信号的强度。常用的激活函数有Sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数等。

神经元之间通过权重连接，权重表示了连接的强度和方向。权重是神经网络的可调节参数，它们可以通过学习算法来优化，使得神经网络能够更好地拟合数据。权重也可以看作是神经网络存储知识的方式。

神经元按照层次结构排列，形成一个神经网络。最基本的神经网络结构是前馈网络，它由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成。输入层接收外部数据，输出层产生预测结果，隐藏层负责对数据进行非线性变换和特征提取。前馈网络的数据流动是单向的，从输入层到输出层。

除了前馈网络外，还有其他类型的神经网络结构，例如：

卷积神经网络（CNN）：它是一种特殊的前馈网络，它利用卷积核对输入数据进行局部感受和特征提取，适用于图像识别、目标检测等任务。

循环神经网络（RNN）：它是一种具有反馈回路的网络，它可以处理序列数据，并利用历史信息来影响当前输出，适用于语音识别、文本生成等任务。

生成对抗网络（GAN）：它是一种由两个互相竞争的网络组成的网络，一个称为生成器，负责生成类似于真实数据的假数据；另一个称为判别器，负责区分真实数据和假数据。通过这种对抗过程，生成器可以逐渐提高生成数据的质量，适用于图像合成、风格迁移等任务。