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

基本概念：簡單的多層結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)從輸入層到輸出層單向流動。

應(yīng)用領(lǐng)域：基本的分類和回歸問題。

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

基本概念：通過卷積層自動學(xué)習(xí)空間層次特征。

應(yīng)用領(lǐng)域：圖像識別、視頻分析、計算機視覺。

三、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(yīng)用領(lǐng)域：自然語言處理、時間序列預(yù)測。

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

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

應(yīng)用領(lǐng)域：圖像生成、藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強。

五、自編碼器（Autoencoders）

基本概念：學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的壓縮表示，用于降維或去噪。

應(yīng)用領(lǐng)域：特征學(xué)習(xí)、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(luò)？

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

Q2：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進行訓(xùn)練？

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

Q3：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療領(lǐng)域有哪些應(yīng)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。