目录

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNNs）

2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）

3. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）

4. 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）

5. 门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）

6. 双向循环神经网络（Bidirectional RNNs, Bi-RNNs）

7. 深度循环神经网络（Deep RNNs）

8. 变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）

9. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）

10. 深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）

11. 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）

12. 深度残差网络（Deep Residual Networks, ResNets）

13. 全连接神经网络（Fully Connected Neural Networks, FCNs）

14. 自编码器（Autoencoders）

15. 注意力机制（Attention Mechanisms）

16. Transformer网络

17. 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）

18. 胶囊网络（Capsule Networks）

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神经网络是一种模仿人脑处理信息方式的计算模型，广泛应用于机器学习和深度学习中。本文将详细介绍各种类型的神经网络，并提供一些结构图以帮助理解。

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNNs）

前馈神经网络是最基本的神经网络形式。它由多层神经元组成，每层神经元的输出作为下一层的输入。信息仅在一个方向上流动，即从输入层到输出层，不形成循环。

2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）

卷积神经网络特别适用于图像处理。它通过卷积层提取图像的局部特征，并通过池化层减少特征的空间维度。CNNs能够有效地捕捉图像中的局部模式和层次结构。

3. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）

循环神经网络能够处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。它的核心特点是网络的隐藏状态可以作为时间序列的“记忆”，从而捕捉时间序列中的长期依赖关系。

4. 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）

LSTM是RNN的一种，它通过引入门控机制解决了长序列数据中的梯度消失问题。LSTM能够学习数据中的长期依赖关系，并在处理长序列时表现更稳定。

5. 门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）

GRU是RNN的一种简化版，它将LSTM中的三个门控机制简化为两个。尽管结构更简单，但GRU在许多任务中的表现与LSTM相当。

6. 双向循环神经网络（Bidirectional RNNs, Bi-RNNs）

双向循环神经网络包含两个RNN，一个处理正向序列，一个处理反向序列。这种结构能够同时捕捉序列的前后依赖关系，常用于自然语言处理中的文本分类和情感分析。

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