神经网络算法主要包括以下几种类型：
前馈神经网络 （Feedforward Neural Network, FNN）
结构简单，信息只能在一个方向上传播，没有回路。
包括多层感知机 （Multilayer Perceptron, MLP）。
循环神经网络 （Recurrent Neural Network, RNN）
具有记忆功能，能够处理序列数据。
包括长短时记忆网络 （Long Short-Term Memory, LSTM） 和门控循环单元 （Gated Recurrent Unit, GRU）。
卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN）
主要用于图像识别和处理。
利用卷积层、池化层和全连接层进行特征提取和分类。
生成对抗网络 （Generative Adversarial Networks, GAN）
由生成器和判别器组成，用于生成新的数据样本。
深度信念网络 （Deep Belief Network, DBN）
一种深层神经网络，通过无监督学习逐层预训练，然后使用有监督学习进行微调。
深度置信网络 （Deep Confidence Network, DCN）
结构类似于DBN，但使用受限玻尔兹曼机 （Restricted Boltzmann Machine, RBM） 作为预训练单元。
自编码器 （Autoencoder）
一种无监督学习算法，用于学习数据的低维表示。
深度前馈网络 （Deep Feedforward Network）
包含多个隐藏层，能够学习复杂的数据表示。
深度堆叠网络 （Deep Stacking Network）
结合了多个不同类型的神经网络层，用于解决复杂问题。
深度置信网络 （Deep Confidence Network, DCN）
结构类似于DBN，但使用受限玻尔兹曼机 （Restricted Boltzmann Machine, RBM） 作为预训练单元。
深度前馈网络 （Deep Feedforward Network）
包含多个隐藏层，能够学习复杂的数据表示。
深度堆叠网络 （Deep Stacking Network）
结合了多个不同类型的神经网络层，用于解决复杂问题。
深度置信网络 （Deep Confidence Network, DCN）
结构类似于DBN，但使用受限玻尔兹曼机 （Restricted Boltzmann Machine, RBM） 作为预训练单元。
深度前馈网络 （Deep Feedforward Network）
包含多个隐藏层，能够学习复杂的数据表示。
深度堆叠网络 （Deep Stacking Network）
结合了多个不同类型的神经网络层，用于解决复杂问题。
深度置信网络 （Deep Confidence Network, DCN）
结构类似于DBN，但使用受限玻尔兹曼机 （Restricted Boltzmann Machine, RBM） 作为预训练单元。
深度前馈网络 （Deep Feedforward Network）
包含多个隐藏层，能够学习复杂的数据表示。
深度堆叠网络 （Deep Stacking Network）
结合了多个不同类型的神经网络层，用于解决复杂问题。
深度置信网络 （Deep Confidence Network, DCN）
结构类似于DBN，但使用受限玻尔兹曼机 （Restricted Boltzmann Machine, RBM） 作为预训练单元。
深度前馈网络 （Deep Feedforward Network）
包含多个隐藏层，能够学习复杂的数据表示。
深度堆叠网络 （Deep Stacking Network）
结合了多个不同类型的神经网络层，用于解决复杂问题。
深度置信网络 （Deep Confidence Network, DCN）
结构类似于DBN，但使用受限玻尔兹曼机 （Restricted Boltzmann Machine, RBM） 作为预训练单元。
深度前馈网络 （Deep Feedforward Network）
包含多个隐藏层，能够学习复杂的数据表示。
深度堆叠网络 （Deep Stacking Network）
结合了多个不同类型的神经网络层，用于解决复杂问题。
深度置信网络 （Deep Confidence Network, DCN）[