在现代科技领域中，神经网络扮演着至关重要的角色，尤其是在机器学习和人工智能方面。它模拟了人类大脑的工作方式，通过模仿人脑神经元之间的连接来处理信息。那么，神经网络具体可以分为哪些种类呢？下面我们就一起来看看吧！🤖

首先，让我们认识一下感知机（Perceptron），它是神经网络中最基础的一种模型。感知机由一个输入层和一个输出层组成，可以用来解决二分类问题。接着是多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP），它在感知机的基础上增加了隐藏层，从而能够解决更复杂的非线性分类问题。💡

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的神经网络，例如图像数据。CNN通过局部连接和权重共享机制大大减少了参数数量，使得模型训练更加高效。📸

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）则是一种具有记忆功能的神经网络，它可以处理序列数据。RNN在自然语言处理等领域有着广泛的应用。📖

最后，我们不能忽视的是自编码器（Autoencoder）。自编码器是一种无监督学习方法，主要用于特征提取和降维。它将输入数据压缩成低维表示，然后再重建回原始形式。🛠️

以上就是几种常见的神经网络类型，它们各具特色，在不同的应用场景中发挥着重要作用。希望这篇简短的介绍能帮助你更好地了解神经网络的世界！🚀