神经网络是人工智能领域中的重要组成部分，根据其结构和功能，可以分为以下几种主要类型：
前馈神经网络 （Feedforward Neural Networks, FNN）
信息从输入层流向输出层，不形成闭环。
适用于简单的分类和回归任务。
卷积神经网络 （Convolutional Neural Networks, CNN）
通过卷积层提取局部特征，并通过池化层降低特征图的维度。
特别适合图像处理任务，如图像分类和目标检测。
循环神经网络 （Recurrent Neural Networks, RNN）
能够处理序列数据，允许数据在网络中“记忆”过去的信息。
适用于时间序列分析和自然语言处理任务。
长短期记忆网络 （Long Short-Term Memory, LSTM）
RNN的一种变体，通过门控机制控制信息的流动，有效缓解梯度消失问题。
特别适合处理长序列数据。
生成对抗网络 （Generative Adversarial Networks, GAN）
由生成器和判别器组成，用于生成逼真的数据样本。
在图像生成、风格转换等领域有广泛应用。
图神经网络 （Graph Neural Networks, GNN）
专门用于处理图结构数据，可以学习节点和边的表示。
在社交网络分析、分子预测等任务中有应用。
自编码器 （Autoencoder）
用于学习数据表示的神经网络，通过编码和解码过程学习数据的压缩表示。
在数据降维、去噪、特征学习等方面有应用。
径向基函数神经网络 （Radial Basis Function Neural Networks, RBF NN）
具有单隐层的三层前馈网络，模拟人脑中局部调整、相互覆盖接收域的神经网络结构。
深度信念网络 （Deep Belief Network, DBN）
一种深度学习模型，由多层受限玻尔兹曼机组成。
全卷积网络 （Fully Convolutional Network, FCN）
一种卷积神经网络，其中所有层都是卷积层，没有全连接层。
Transformer网络
基于自注意力机制，擅长处理长序列数据。
这些神经网络类型各有特点，适用于不同的应用场景。