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1、卷積神經網絡：采用卷積層提取輸入數據的特征，並通過池化層減少參數數量和計算量，最後經過全連接層進行分類或回歸預測。卷積神經網絡的優點在於能夠自動學習多級抽象特征，具有良好的表現和泛化能力，在許多領域得到成功應用。
2、生成對抗生成網絡：由生成器和判別器兩個網絡組成。生成器的任務是生成盡可能逼真的數據，而判別器的任務是判斷數據是否真實.生成對抗網絡的應用非常廣泛，包括但不限於圖像生成、圖像修復、風格轉換等主要應用包括圖像處理、序列數據生成、半監督學習、域自適應等。
3、長短期記憶神經網絡:由輸入門、遺忘門、輸出門和記憶單元組成。在每個時間步，輸入門決定新接收的輸入如何更新記憶單元，遺忘門決定舊的記憶如何被遺忘，輸出門決定記憶單元的內容如何被輸出，這些決策共同決定了LSTM的最終輸出。
4、圖神經網絡:這種網絡能夠學習並提取圖結構數據中的特征和模式，從而滿足聚類、分類、預測、分割、生成等圖學習任務的需求.能夠更好地處理圖結構數據，使得在圖像、自然語言處理等任務上的應用更加廣泛。主流算法包括圖卷積神經網絡、圖自編碼器、圖生成網絡、圖循環網絡以及圖註意力網絡等。
5、人工神經網絡:人工智能領域中的一個研究熱點，它是從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象，並建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網絡。並且具有高度的非線性，能夠進行復雜的邏輯操作和非線性關系實現
6、循環神經網絡：以序列數據為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有節點（循環單元）按鏈式連接。循環神經網絡不僅能考慮前一時刻的輸入，還賦予了網絡對前面內容的記憶功能。在自然語言處理領域有廣泛應用，例如語音識別、語言建模、機器翻譯等
這些神經網絡各有各的特點和適用場景，學會這八大神經網絡 絕對可以讓你在不同的領域 披荊斬棘!如魚得水!
