神经网络机器学习是一种 模拟人脑神经元连接方式的机器学习模型，用于处理复杂的非线性问题。它通过大量的参数和层级结构，学习数据中的特征，应用于分类、回归等任务。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，输入层接收外部数据，隐藏层负责对数据进行分析和处理，输出层生成最终结果。在训练过程中，神经网络通过读取大量的训练数据，学习和改进自身的判断能力，不断地更新权值和阈值，以使结果尽可能准确。

神经网络是机器学习中的一个重要分支，灵感来源于生物神经网络的工作原理。它通过模仿生物神经元协同工作的方式，使计算机能够像人脑一样做出决策，识别现象、权衡利弊并得出结论。神经网络有时也被称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN），是深度学习模型的核心。

神经网络机器学习的关键在于神经元的连接和权重调整。每个神经元接收来自前一层神经元的输入，通过激活函数进行非线性变换，然后输出到下一层。通过反向传播算法，神经网络可以调整连接权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。这个过程在训练阶段反复进行，直到网络性能达到满意水平。

神经网络机器学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断等。一旦训练完成，神经网络可以用于实时处理和决策，具有很高的准确性和自适应性。