描述一种人工智能算法的工作原理，可以涉及到机器学习、决策树、神经网络等。
请您选择一种人工智能算法（如机器学习、决策树、神经网络等），描述该算法的工作原理及其在实际应用中的优缺点，并举例说明其应用场景。
我选择描述神经网络算法的工作原理。

神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的计算机算法，通过对大量数据的训练，模型自动学习输入与输出之间的映射关系。神经网络通常由多层神经元组成，每层神经元都会接收上一层神经元的输出，并进行加权求和和激活函数处理，最终输出到下一层神经元或输出层。在训练过程中，神经网络通过反向传播算法不断调整神经元之间的权重和偏置，使得预测输出结果与实际结果的误差最小化，达到学习的目的。

神经网络在实际应用中有以下优点和缺点：

优点：
- 对于非线性问题具有很强的拟合能力。
- 可以自动提取输入数据的特征，无需手动进行特征工程。
- 神经网络具有一定的容错性，对于一些噪声数据也不会对预测结果产生过大影响。

缺点：
- 神经网络的训练需要大量数据和计算资源，且模型的训练参数较多，容易过拟合。
- 由于模型的黑盒性质，神经网络的工作原理不容易解释和理解。
- 神经网络的结构和参数调整比较困难，需要具有较高的领域知识和技能。

一个应用示例是人脸识别，通过输入大量的人脸图像和其对应的标签，神经网络可以学习到不同人脸的特征，并通过比对新输入的人脸图像和已有的学习结果，判断其属于哪一个人。