神经网络算法是一种受生物神经系统启发而构建的机器学习模型，广泛应用于模式识别、分类、回归等任务。其核心思想是利用大量的简单计算单元（神经元）相互连接形成网络，通过数据学习来实现复杂的非线性映射关系。惊脉互联网求职为大家带来分类科普。

神经网络算法可从多个维度进行分类，常见的分类方式如下：

一、按网络结构分类

前馈神经网络：这是最基础的神经网络类型。数据从输入层进入，依次经过各隐藏层，最终从输出层输出，信息单向流动，无反馈回路。例如多层感知机（MLP），常用于图像识别、手写数字识别等领域。在手写数字识别中，输入层接收图像像素信息，隐藏层对信息进行特征提取和变换，输出层给出数字分类结果。

反馈神经网络：此类神经网络存在反馈连接，即神经元的输出可以反馈到同一层或前一层。典型代表是递归神经网络（RNN），它能处理序列数据，如自然语言处理中的文本生成、语音识别等。由于其记忆特性，可捕捉序列中的长期依赖关系。例如在语言翻译中，RNN 能根据前文预测后续词汇。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是 RNN 的改进版本，有效解决了 RNN 的梯度消失和梯度爆炸问题，更好地处理长序列数据。

二、按学习方式分类

监督学习神经网络：在训练过程中，需要同时提供输入数据和对应的正确输出（标签）。网络通过不断调整参数，使预测输出与标签尽可能接近。如用于图像分类的卷积神经网络（CNN），在训练时，模型会将图像作为输入，与对应的类别标签进行对比，根据预测误差调整网络权重，从而提高分类准确率。

三、无监督学习神经网络

训练数据中只有输入数据，没有预先定义的标签。网络的目标是发现数据中的模式、结构或规律。例如自编码器，它通过将输入数据编码为低维表示，再解码重构原始数据，从而学习到数据的特征表示，可用于数据降维、异常检测等。

四、强化学习神经网络

智能体在环境中采取一系列行动，通过与环境交互获得奖励反馈，学习如何采取最优行动以最大化长期累积奖励。深度 Q 网络（DQN）是强化学习的经典算法，将深度神经网络与 Q 学习相结合，可用于解决复杂的决策问题，如机器人控制、游戏博弈等。游戏中，智能体通过不断尝试不同操作，根据游戏得分调整策略，逐步学会最优玩法。