神经网络算法的分类
根据不同应用场景和处理任务的类别，神经网络算法主要分为 3 类：
前馈神经网络
这类神经网络算法主要用于处理信息分类、预测等任务，可实现信息快速传递和处理，前馈神经网络的不同神经元之间都是向前连接的；
循环神经网络
循环神经网络采用循环连接的方式，常用于自然语言处理和识别等任务，因为这种神经网络算法可以保留数据处理前的状态；
卷积神经网络
这种神经网络算法主要通过卷积层和池化层处理数据，能有效减少参数数量，一般用于图像分类、目标检测等场景。
神经网络算法的基本原理
神经网络算法的基本原理主要分为以下四类：
自适应谐振理论（ART）网络
这种神经网络算法包含输入层和输出层，且两层完全互联，数据可沿着正向和反向两个方向传播；
学习矢量量化 (LVQ) 网络
此类神经网络算法方式包含输入层、隐含层和输出层，输入层和隐含层之间神经元完全连接，但输出的神经元则不完全与隐含神经元相连
Kohonen 网络
这类神经网络算法是以二维阵列排列，各个输出神经元可与对应的输入神经元相连接
Hopfield 网络
该神经网络算法也被称为递归网络，这种算法只支持二进制和双极输入，其中每个神经元都与不同的神经元相连。
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