ニューラルネットワーク（Neural Network）は、人間の神経系統を模倣した数学的なモデルです。ニューラルネットワークは、情報処理やパターン認識のタスクを行うために使用されます。

ニューラルネットワークは、複数のノード（ニューロン）が層状に組み合わさった構造を持ちます。一般的に、ニューラルネットワークには次のような構成要素があります：

1. 入力層（Input Layer）: ネットワークの最初の層で、外部からの入力データを受け取ります。例えば、画像データの場合、各ピクセルの値が入力となります。

2. 隠れ層（Hidden Layer）: 入力層と出力層の間に存在する層です。隠れ層は、入力データから特徴を抽出するために使用されます。通常、複数の隠れ層が連結されることで、ネットワークの表現力が高まります。

3. 出力層（Output Layer）: ネットワークの最後の層で、タスクの結果や予測結果を出力します。タスクによって出力層の構造が異なります。例えば、分類タスクでは、各クラスに対する確率や分類結果が出力されます。

4. 重み（Weights）: 各ノード間の結合の強さを表すパラメータです。重みは学習中に調整され、ネットワークがタスクを適切に学習するために重要な役割を果たします。

5. バイアス（Bias）: 各ノードに加えられる定数項で、ノードの活性化に影響を与えます。バイアスは、ノードの出力値の調整やネットワークの柔軟性を向上させる役割を果たします。

ニューラルネットワークは、データの流れや情報処理の仕組みを表現するために活性化関数（Activation Function）を使用します。活性化関数は、ノードの入力値を非線形に変換して出力します。一般的な活性化関数には、シグモイド関数やReLU（Rectified Linear Unit）関数などがあります。