神经网络包括哪几类

一些典型的神经网络示例：1.卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种用于处理图像和空间数据的神经网络，通过卷积层和池化层捕获其中的一些数据。在图像分类、目标检测等领域。

一般来说，神经网络架构可以分为三类。1.前馈神经网络：最常见的类型，第一层是输入，最后一层是输出。

从神经网络内部信息传递的方向来看，可以分为前馈网络和反馈网络两类。

CNN全称是卷积神经网络，是人工智能领域的重要算法。

网络的分类人工神经网络根据模型的结构可以分为两类：前馈网络（也称为多层感知器网络）和反馈网络（也称为Hopfield网络）。大致分为从数学上讲，后者可以被认为是一种大规模非线性映射系统，而后者可以被认为是一种大规模非线性动力系统。