神经网络是受人脑启发的计算模型，旨在识别模式和解决问题。最常见的类型包括前馈神经网络 (FNN)、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。 FNN 是最简单的类型，数据以一个方向从输入层流向输出层，没有周期或循环。它们通常用于分类或回归等任务，例如根据大小和位置等特征预测房价。 CNN 擅长处理网格状数据，例如图像，使用卷积层来检测空间模式。例如，CNN 可能会识别照片中的边缘或纹理，以将其分类为猫或狗。 RNN 通过循环保持先前输入的“记忆”来处理顺序数据，使其适用于时间序列预测或自然语言处理 (NLP) 等任务。
除了这些基础类型之外，专门的架构还可以解决特定的挑战。长短期记忆网络 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU) 是 RNN 的变体，旨在处理序列中的长期依赖关系。 LSTM 使用记忆单元和门来控制信息流，这有助于避免标准 RNN 中的梯度消失问题。例如，LSTM 用于语音识别系统来处理随时间变化的音频信号。 Transformer 是另一种高级架构，它依赖于自注意力机制来衡量输入数据不同部分的重要性。这使得它们在 NLP 任务（如翻译或文本生成）中非常有效，如 BERT 或 GPT 等模型中所见。与 RNN 不同，Transformer 并行处理整个序列，从而提高大型数据集的训练效率。
其他值得注意的架构包括自编码器、生成对抗网络 (GAN) 和图神经网络 (GNN)。自编码器将输入数据压缩为低维表示并重建它，可用于异常检测或图像去噪等任务。 GAN 由两个网络（生成器和判别器）组成，它们竞争以创建逼真的合成数据，例如从随机噪声生成逼真的图像。 GNN 在图结构数据上运行，从而实现社交网络分析或分子属性预测等应用。例如，GNN 可以通过分析化学化合物的分子结构来预测其毒性。每种架构都处理特定的数据类型或问题领域，使开发人员能够根据任务的要求（例如数据结构、计算资源和所需结果）选择正确的工具。