神經網路是深度學習和強化學習的基礎，模擬了人腦神經系統的運作機制。它由多個相互連接的神經元組成，透過權重進行連接。神經網路通過多層次的神經元結構，能夠模擬和學習複雜的非線性映射關係，並在訓練過程中不斷優化權重，以適應不同的任務。

神經網路的基本組成是神經元，每個神經元接收多個來自其他神經元的輸入，通過權重相乘後經過激活函數，得到輸出。多個神經元組成一層，多層神經元組成神經網路，通過設計不同層次的結構，可以實現對不同層次特徵的抽取和學習。

深度學習中的卷積神經網路（CNN）是神經網路的一個重要架構，特別適用於圖像識別和視覺任務。CNN通過卷積層和池化層來保留特徵的空間信息，並通過多個卷積核提取圖像中的特徵。這使得CNN具有更好的特徵提取能力和計算效率，廣泛應用於圖像識別、物體檢測等領域。

遞歸神經網路（RNN）是另一重要結構，適用於處理序列數據。RNN具有記憶功能，能夠捕捉序列數據中的時間相依性，這使得RNN成為語言建模、機器翻譯等領域的重要工具。

神經網路的應用範疇非常廣泛，涵蓋了圖像識別、語音處理、自然語言處理、醫療、金融等多個領域。透過神經網路，我們能夠開發出更加智能、高效的系統，為人類社會帶來巨大的改變。