神經網路的優點包括強大的非線性逼近能力、容錯能力、自學習和自適應能力，以及並行處理的特點。這些特性使得神經網路在處理複雜問題時表現出色，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。神經網路還具有強大的泛化能力，能夠在訓練數據上學習到的規律套用於新數據，並且適用於處理大規模數據，從中提取有用信息。
然而，神經網路也存在一些缺點，包括：
訓練成本高昂：需要大量的計算資源和時間，特別是在處理大規模數據集和複雜的模型時。
模型複雜且難以解釋：由多個神經元和層組成，使得模型內部運作難以理解。
對硬體要求高：訓練和推理過程需要高性能的硬體支持，如GPU。
容易過擬合：由於其強大的建模能力，可能會導致在訓練數據上表現良好，在未知數據上表現較差。
需要大量數據：通常需要大量的訓練數據，對於數據獲取和標註成本較高的領域是一個挑戰。
缺乏可解釋性：被稱為「黑盒」模型，難以解釋其決策過程，這在需要強解釋性的套用領域（如醫療診斷、金融風險評估）中可能成為一個問題。
以上信息表明，雖然神經網路在許多領域取得了顯著成就，但它們的設計和套用需要考慮其優缺點，以及如何克服這些限制。