神经网络模型具有以下特点：
1. 并行处理：神经网络模型中的神经元可以同时计算并产生输出，因此神经网络模型可以进行高速的并行处理，提高模型的计算效率。
2. 可自适应学习：神经网络模型可以通过输入数据的反馈进行自适应学习，根据输入数据的不同调整模型中的权重和偏置，从而改善模型的性能。
3. 非线性映射：神经网络模型通过使用非线性激活函数将输入数据映射到输出空间，从而能够处理非线性关系和复杂的模式。
4. 分布式表示：神经网络模型中的每个神经元只对一小部分输入数据产生响应，而神经网络模型的输出是由所有神经元的响应综合而成的，这种分布式表示能够更好地捕捉输入数据的特征。
5. 可解释性差：由于神经网络模型的复杂结构和大量参数，其内部的运算和决策过程往往较难理解和解释，因此神经网络模型的可解释性较差。
6. 高度抽象：神经网络模型能够通过多层次的非线性函数逼近来实现复杂的模式识别和抽象思维，这使得神经网络模型在许多任务上具有优秀的性能。
特点如下：
神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(Artificial Neural Networks),是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲,它是一个数学模型。神经网络模型由网络拓扑．节点特点和学习规则来表示。
