神经网络可以根据其架构和用例分为几种类型。最常见的包括前馈神经网络 (FNN)、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。 FNN 是最简单的类型，其中数据以一个方向从输入层流向输出层，使其适用于回归或分类等任务。 CNN 使用卷积层来检测空间模式，例如图像中的边缘，并广泛用于计算机视觉。 RNN 通过维护内部记忆来处理顺序数据，使其对时间序列分析或自然语言处理 (NLP) 有效。每种类型都解决了特定的挑战：FNN 处理静态数据，CNN 在网格状数据（例如，像素）方面表现出色，而 RNN 管理序列（例如，文本或传感器读数）。
专用架构包括长短期记忆网络 (LSTM)、生成对抗网络 (GAN) 和自编码器。 LSTM 通过解决梯度消失问题改进了 RNN，使用门来控制信息流，这对于语音识别或翻译等任务至关重要。 GAN 由生成器和判别器组成，它们竞争以创建逼真的数据，通常用于图像合成或风格迁移。自编码器将输入数据压缩到潜在空间并重建它，可用于降维或异常检测。例如，自编码器可以通过学习过滤掉不相关的模式来去噪图像，而 GAN 可以从随机噪声中生成逼真的人脸。这些架构解决了小众问题，例如处理长期依赖关系 (LSTM) 或生成新数据 (GAN)。
最近的进展包括transformers、胶囊网络和自组织映射 (SOM)。 Transformers 依赖于注意力机制来动态衡量输入的重要性，在文本生成（例如，GPT 模型）或翻译等 NLP 任务中占据主导地位。胶囊网络旨在通过捕获特征之间的空间层次结构（例如，识别面部的方向）来改进 CNN。 SOM 聚类并可视化高维数据，通常用于探索性数据分析。例如，与 RNN 不同，transformers 一次处理整个句子，这减少了训练时间并提高了上下文处理能力。胶囊网络使用“胶囊”来表示对象部分及其关系，解决了 CNN 在识别旋转或缩放对象方面的局限性。每种架构都针对早期模型中的特定弱点，从而平衡了计算成本、准确性和可解释性之间的权衡。