有哪些不同類型的神經網絡？

神經網絡的發明不僅僅是一個。有多種類型的神經網絡，每種都有特定的用途。這些不同的神經網絡也具有不同的復雜性階段。第一個也是最簡單的神經網絡是所謂的前饋神經網絡。該神經網絡具有從一個輸入和一個輸出沿一個方向傳播的信息。

第二種類型的神經網絡和更廣泛使用的一種稱為循環神經網絡。這種神經網絡可以讓信息在多個方向上流動。遞歸神經網絡還具有卓越的學習能力，更多地用于更困難的任務，包括學習人的筆跡和識別特定語言。這些并不是當今唯一使用的神經網絡。有卷積神經網絡、Hopfield 網絡等。這些神經網絡中的每一個都更適合某些應用。

神經網絡能做什么？

神經網絡幾乎可以做任何事情，但為特??定應用選擇正確的神經網絡很重要。人工神經網絡可以做任何事情，從生成逼真的 CGI 面孔、識別家中的入侵者并報警、駕駛自動駕駛汽車和翻譯另一種語言。如果使用正確，神經網絡幾乎可以做任何可以想象的事情。神經網絡可以通過發現數據中的模式并對它們做出反應來做到這一點。

類似于人腦的工作方式，人工神經網絡從經驗中學習。網絡接收的數據越多，它對它的反應就越精確。這可能類似于習慣于你給他們的特定命令的智能家居助手。它擁有的經驗越多，它所犯的錯誤就越少。

人工神經網絡具有不可否認的潛力，但也伴隨著挑戰。人工神經網絡面臨的更大挑戰之一是訓練特定任務所需的時間。這些網絡也依賴于它的用戶。網絡本身可以微調它的答案，但它沒有一個精確的決策過程。