一、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（Feedforward Neural Networks）

基本概念：簡單的多層結構，數(shù)據(jù)從輸入層到輸出層單向流動。

應用領域：基本的分類和回歸問題。

二、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks，CNN）

基本概念：通過卷積層自動學習空間層次特征。

應用領域：圖像識別、視頻分析、計算機視覺。

三、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Networks，RNN）

基本概念：含有反饋連接，能夠處理序列數(shù)據(jù)。

應用領域：自然語言處理、時間序列預測。

四、生成對抗網(wǎng)絡（Generative Adversarial Networks，GAN）

基本概念：由兩個網(wǎng)絡組成，一個生成器和一個判別器，通過協(xié)同競爭進行學習。

應用領域：圖像生成、藝術創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強。

五、自編碼器（Autoencoders）

基本概念：學習輸入數(shù)據(jù)的壓縮表示，用于降維或去噪。

應用領域：特征學習、數(shù)據(jù)壓縮、異常檢測。

常見問答：

Q1：什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡？

答：深度神經(jīng)網(wǎng)絡是由多個隱藏層組成的神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠?qū)W習更復雜的特征。

Q2：神經(jīng)網(wǎng)絡如何進行訓練？

答：通過梯度下降等優(yōu)化算法，不斷調(diào)整網(wǎng)絡權重以減小損失函數(shù)。

Q3：神經(jīng)網(wǎng)絡在醫(yī)療領域有哪些應用？

答：例如圖像識別用于疾病診斷，數(shù)據(jù)分析用于病人監(jiān)測。