📚 什么是神经网络？
神经网络是一种模仿人脑结构和功能的信息处理系统。它由大量的人工神经元组成，并通过相互连接来模拟人类大脑中的神经元网络。这种计算模型能够从数据中学习并执行各种复杂的任务，如图像识别、自然语言处理等。
💡 神经网络的主要分类：
1. 前馈神经网络 Feedforward Neural Network：
这是最基础的神经网络类型，其中信息仅沿一个方向流动，即从输入层到输出层，没有反馈连接。它适用于分类和回归问题。🎈
2. 循环神经网络 Recurrent Neural Network：
循环神经网络具有内部记忆功能，可以处理序列数据。它们被广泛用于语音识别、文本生成等领域。🌀
3. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network：
卷积神经网络主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图像和声音。它们在计算机视觉领域取得了巨大成功。📸
4. 自组织映射 Self-Organizing Map：
自组织映射是一种无监督学习技术，用于将高维数据投影到低维空间中，以发现数据的模式或聚类。🎨
以上就是神经网络的基本概念及其主要分类。随着技术的发展，新的神经网络类型不断涌现，为人工智能领域带来了无限可能。🚀