深度学习神经网络的7大分类

深度学习中的神经网络可通过其结构和功能分为多种类型，每种都针对特定的数据特征和应用场景进行了优化。

深度学习7大神经网络如下：

01 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN）：

这是最基本的神经网络形式，信息从输入层流向输出层，不形成闭环。FNN适用于简单的分类和回归任务，但在处理复杂数据时可能表现有限。

02 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：

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，减少计算量并提取重要信息。CNN在图像处理领域，如图像分类和目标检测中特别有效。

03 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）：

RNN能够处理序列数据，允许数据在网络中“记忆”过去的信息。RNN适用于时间序列分析和自然语言处理任务，如语音识别和机器翻译。