列出三个不同类型的神经网络.
网络的不同类型有三种: 1.前向神经网络:这种类型的网络由多层相互连接的节点组成,通过隐藏的层来处理输出层的输入层的信息.节点之间的连接不形成循环. 2.复发神经网络 (RNN):这种类型的网络由具有循环的神经元组成,允许信息随着时间的推移而持续. 这使得它们适合于自然语言处理和语音识别等应用,其中语境很重要. 3.卷积神经网络 (CNN):这种类型的网络主要用于图像识别和分类. 它包含多层,包括卷积层,使用过来从输入层中提取特征,以及组合层,减少数据的维度.