神经网络的主要特性包括：

**大规模并行处理** ：神经网络由大量神经元组成，可以同时处理多个任务或数据，具有很高的运算速度。

**分布式存储** ：神经网络中的信息存储在神经元之间的连接上，而不是集中存储在某个地方，这使得神经网络具有很强的联想能力和适应性。

**弹性拓扑** ：神经网络的结构可以根据需要进行调整，具有很强的自组织能力。

**高度冗余** ：神经网络中的神经元可以相互替代，即使部分神经元出现故障，整个网络仍能正常工作，具有很强的容错能力。

**非线性运算** ：神经网络能够进行非线性运算，可以处理各种复杂的数据和问题。

**自学习与自适应性** ：神经网络具有自学习和自适应的能力，能够根据环境变化自动调整结构参数，改变映射关系，从而对特定的输入产生相应的期望输出。

**鲁棒性和容错性** ：神经网络具有信息存储的分布性，局部的损害会使人工神经网络的运行适度减弱，但不会产生灾难性的错误。

**计算的并行性与存储的分布性** ：神经网络具有天然的并行性，每个神经元都可以根据接收到的信息进行独立运算和处理，并输出结果。同一层中的不同神经元可以同时进行运算，然后传输到下一层进行处理。

**自组织特征映射** ：自组织神经网络采用竞争学习机制，使得相似的神经元在相邻的位置，从而实现与人脑类似的大脑分区响应处理不同类型的信号的功能。

**联想存储功能** ：神经网络可以通过反馈网络实现联想存储，用于图像复原、语言处理、模式识别等方面。

**高速寻找优化解的能力** ：神经网络可以针对某问题设计反馈型网络，发挥计算机的高速运算能力，快速找到复杂问题的优化解。

这些特性使得神经网络在广泛的领域中获得了重要的应用，如通信、数据压缩、图像处理、模式识别等。