请回答什么是神经网络，并解释其工作原理。请注意，您的回答需要包含三个段落，每个段落不少于三句话，且整篇文章的字数不能低于150字。同时，第二段以“神经网络的核心是其分层或叠加的节点组织，这些节点被称为神经元。”开始。
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神经网络是一种计算模型，它模拟了人脑神经元之间的复杂连接和工作方式。这种模型是机器学习领域中的一个重要工具，广泛应用于模式识别、数据分析和预测等领域。通过模拟大脑的生物结构，神经网络能够从大量输入数据中学习有用的特征，从而实现特定任务，如图像分类、语音识别等。神经网络的这种能力使得其在各种实际应用中表现出色，极大地推动了人工智能技术的发展。

神经网络的核心是其分层或叠加的节点组织，这些节点被称为神经元。在每一层中，每个神经元接收来自上一层的多个输入信号，并通过加权和的方式进行处理，随后通过激活函数产生一个输出信号，该信号会被传递到下一层的神经元。这种逐层传递输入的方式使得神经网络能够完成非常复杂的非线性映射，从而在处理具有高度抽象特征的数据时也能保持较高的准确率。此外，神经网络中的每个连接都拥有权重，这些权重是通过训练过程不断调整以优化网络性能的关键因素。

训练神经网络的过程包括前向传播和反向传播两个主要步骤。在前向传播阶段，网络接收输入数据，并按层依次传递经过处理的信息，直至到达输出层产生最终结果。如果该结果与训练数据中的真实标签存在误差，则进入反向传播阶段。在此阶段，通过计算损失函数关于各个节点参数的梯度，并依据梯度下降算法调整这些参数的值，使损失函数逐步减少，直至模型达到预期效果。上述训练过程需要大量的数据和计算资源支持，但一旦训练完成，神经网络就能以高性能和高效率处理类似任务。
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