一、前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks）
基本概念：簡單的多層結構，數據從輸入層到輸出層單向流動。
應用領域：基本的分類和回歸問題。
二、卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）
基本概念：通過卷積層自動學習空間層次特征。
應用領域：圖像識別、視頻分析、計算機視覺。
三、遞歸神經網絡（Recurrent Neural Networks，RNN）
基本概念：含有反饋連接，能夠處理序列數據。
應用領域：自然語言處理、時間序列預測。
四、生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GAN）
基本概念：由兩個網絡組成，一個生成器和一個判別器，通過協同競爭進行學習。
應用領域：圖像生成、藝術創作、數據增強。
五、自編碼器（Autoencoders）
基本概念：學習輸入數據的壓縮表示，用于降維或去噪。
應用領域：特征學習、數據壓縮、異常檢測。
常見問答：
Q1：什么是深度神經網絡？
答：深度神經網絡是由多個隱藏層組成的神經網絡，能夠學習更復雜的特征。
Q2：神經網絡如何進行訓練？
答：通過梯度下降等優化算法，不斷調整網絡權重以減小損失函數。
Q3：神經網絡在醫療領域有哪些應用？
答：例如圖像識別用于疾病診斷，數據分析用于病人監測。
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