深度学习中的神经网络可通过其结构和功能分为多种类型，每种都针对特定的数据特征和应用场景进行了优化。
深度学习7大神经网络如下：
01 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN）：
这是最基本的神经网络形式，信息从输入层流向输出层，不形成闭环。FNN适用于简单的分类和回归任务，但在处理复杂数据时可能表现有限。
02 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：
CNN通过卷积层提取局部特征，并通过池化层降低特征图的维度，减少计算量并提取重要信息。CNN在图像处理领域，如图像分类和目标检测中特别有效。
03 循环神经网络（Recurrent Neural Netwo
