NN是神经网络（Neural Network）的简写。神经网络是一种具有自我学习能力的机器学习方法，模拟了人类神经系统的结构和功能。它可以通过大量数据的输入和处理，从中学习出对未知数据的预测模型，从而辅助人类工作或取代人类工作。
NN的起源可以追溯到1943年麻省理工学院的神经元模型，随后发展到1957年Rosenblatt提出的感知机，但是它被认为只能解决线性可分问题，接下来的几十年中，NN逐渐进入低谷。
但是，21世纪初，随着数据量、计算能力和算法的不断提升，NN再次成为热门研究领域。特别的是，2012年开始，NN在计算机视觉领域中的突破引起了广泛关注，ImageNet比赛的冠军完全由NN获得，这次突破被认为是机器学习领域自20世纪90年代以来最大的发展。
NN的优点在于它可以处理复杂的非线性问题，学习能力强。它可以适用于不同类型的输入和输出数据，同时还可以自我学习和适应，适应于不同的环境，能够识别模式和趋势，这使得它在现实生活中的应用越来越广泛。
NN的应用领域非常广泛，例如：自然语言处理、语音识别、图像识别、推荐系统、智能家居、金融风险控制、医学影像诊断等等领域。
其中，语音与图像识别领域的应用最为广泛，比如人脸识别，手写数字识别，文学自动翻译，语音识别等等，这些应用可以让我们的生活更便利，更高效。
最后的总结
NN是一种自我学习的机器学习方法，可以处理复杂的非线性问题，应用领域非常广泛，从医疗影像诊断到金融风险控制等等。它的应用已经离我们越来越近，我们应该持续关注和学习。
