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AI神经网络是受人脑启发的计算模型。生物神经元通过树突接收信号，在细胞体中处理，再通过轴突传递给下一个神经元。人工神经元模拟这个过程，接收多个输入，进行数学运算，产生输出结果。
人工神经元的数学模型包含四个关键步骤。首先，每个输入值乘以对应的权重。然后将所有加权输入求和，再加上偏置项。最后通过激活函数产生最终输出。常用的激活函数有ReLU和Sigmoid函数，它们为神经网络引入非线性特性。
神经网络由多个层次组成。输入层接收原始数据，隐藏层负责特征提取和数据变换，输出层产生最终预测结果。层与层之间通过权重连接，数据从输入层逐层传递到输出层。增加隐藏层的数量和神经元个数，可以让网络学习更复杂的模式。
前向传播是神经网络的核心工作过程。以手写数字识别为例，输入的28乘28像素图像首先转换为数值，然后逐层传递。每一层的神经元接收上一层的输出，进行加权求和和激活函数计算，最终在输出层产生10个数字的概率分布，概率最高的就是预测结果。
神经网络通过训练学习模式。训练过程包括前向传播得到预测，计算损失函数衡量误差，反向传播计算梯度，然后用梯度下降算法更新权重。这个过程不断重复，网络性能逐渐改善，损失函数值持续下降，直到达到满意的准确率。