人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是受生物神经系统启发而设计的一种计算系统。它主要分为以下几类：
1️⃣ 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：这种网络结构简单，数据从输入层流向输出层，不会形成循环。适用于模式识别、分类等任务。
2️⃣ 反馈神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：这类网络具有内部记忆功能，能够处理序列数据。比如语音识别、自然语言处理等领域。
3️⃣ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：特别擅长图像识别和处理，通过局部连接和权值共享来提取特征。
4️⃣ 自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）：这是一种无监督学习方法，用于聚类和数据可视化。
5️⃣ 深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）：由多个受限玻尔兹曼机堆叠而成，常用于特征学习和降维。
人工神经网络的优点在于它们可以模拟复杂的非线性关系，具有很强的学习能力，能够处理高维度的数据。此外，随着大数据和计算能力的发展，这些模型的应用范围也在不断扩大。