Neurale Netze sind rechnerische Modelle, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Sie bestehen aus vielen miteinander verbundenen Knoten, die als Neuronen bezeichnet werden. Diese Neuronen verarbeiten Informationen, indem sie Eingabedaten empfangen, sie gewichten und dann eine Ausgabe erzeugen. Neurale Netze werden häufig in der Künstlichen Intelligenz verwendet, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Die Struktur eines neuronalen Netzes umfasst typischerweise mehrere Schichten: eine Eingabeschicht, eine oder mehrere verborgene Schichten und eine Ausgabeschicht. Jede Schicht hat ihre eigene Funktion und trägt zur Gesamtleistung des Modells bei. Neurale Netze finden Anwendung in Bereichen wie Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung und Medizin.