一、前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）

基本概念：简单的多层结构，数据从输入层到输出层单向流动。

应用领域：基本的分类和回归问题。

二、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）

基本概念：通过卷积层自动学习空间层次特征。

应用领域：图像识别、视频分析、计算机视觉。

三、递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）

基本概念：含有反馈连接，能够处理序列数据。

应用领域：自然语言处理、时间序列预测。

四、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）

基本概念：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，通过协同竞争进行学习。

应用领域：图像生成、艺术创作、数据增强。

五、自编码器（Autoencoders）

基本概念：学习输入数据的压缩表示，用于降维或去噪。

应用领域：特征学习、数据压缩、异常检测。

常见问答：

Q1：什么是深度神经网络？

答：深度神经网络是由多个隐藏层组成的神经网络，能够学习更复杂的特征。

Q2：神经网络如何进行训练？

答：通过梯度下降等优化算法，不断调整网络权重以减小损失函数。

Q3：神经网络在医疗领域有哪些应用？

答：例如图像识别用于疾病诊断，数据分析用于病人监测。