来越复杂。
这增加了停电的风险。该神经网络用于电力恢复系统，以便在最短的时间内恢复电力。
3.多层感知器
多层感知器有三层或更多层。它用于 决策者电子邮件列表对无法线性分离的数据进行分类。它是一种全连接的人工神经网络。这是因为每一层中的每个节点都与下一层中的每个节点相连。
多层感知器使用非线性激活函数（主要是双曲正切函数或逻辑函数）。多层感知器的结构如下。
这种神经网络在语音识别和机器翻译技术中有着广泛的应用。
4.卷积神经网络
卷积神经网络 (CNN) 采用的是多层感知器的变体。CNN 包含一个或多个卷积层。这些层可以完全互连，也可以池化。
在将结果传递到下一层之前，。由于这种卷积运算，网络可以更深，但参数却更少。
由于这种能力，卷积神经 需要高速不间断观看的互联网资源 网络在图像和视频识别、自然语言处理和推荐系统中表现出非常有效的结果。
卷积神经网络在语义解析和释义检测方面也表现出色，并广泛应用于信号处理和图像分类。
CNN 也被用于农业领域的图像分析和识别，例如从 LSAT 等卫星数据中提取天气特征，以预测一块土地的生长和产量。下图展示了卷积神经网络的示意图。
5. 循环神经网络（RNN）——长短期记忆
循环神经网络 (RNN) 是一种人工神经网络，其中特定层的输出被保存并反馈到输入。这有助于预测该层的结果。
第一层的构成方式与前馈网络相同，即权重与特征之和的乘积。然而，在后续层中，循环神经网络的处理过程开始。
从每个时间步到下一个时间步，每个节点都会记住它在前一个时间步中拥有的一些信息。换句话说，每个节点在计算和执行操作 台湾新闻时都充当一个记忆单元。神经网络像往常一样从前向传播开始，但会记住它稍后可能需要用到的信息。
如果预测错误，系统会进行自我学习，并在反向传播过程中努力做出正确的预测。这种类型的神经网络在文本转语音技术中非常有效。下图展示了一个循环神经网络。