随着人工智能的飞速发展，神经网络成为了科技领域的热门话题之一。简单来说，神经网络模仿了人类大脑的工作方式，通过模拟大量神经元之间的连接来处理数据。那么，你知道神经网络有哪些基本类型吗？👇

第一种是前馈神经网络（Feedforward Neural Network） 🏗️。这种网络的特点是没有反馈环路，信息从输入层传递到输出层，主要用于分类和回归任务。例如，识别图片中的物体就常使用这种网络。

第二种是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） 🔄。它允许信息在节点间循环流动，非常适合处理序列数据，比如语音或文本。想象一下，当你用语音助手时，RNN就在背后帮你理解语言哦！

最后是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 📸。CNN擅长处理图像和视频数据，广泛应用于人脸识别、自动驾驶等领域。它的核心在于利用卷积操作提取特征，就像给机器装上了“慧眼”。

这些基础类型的神经网络为AI技术的发展奠定了坚实的基础，未来还会有更多创新等着我们去探索！🚀✨