人工神经网络（ANN）有多种不同形式，每种形式都针对特定的用例设计。常见的ANN类型包括：
前馈神经网络是人工神经网络中最简单且常用的类型。它由输入层、隐藏层和输出层组成，信息单向流动，从输入到输出，没有环回。
卷积神经网络(CNN)是一种专门用于图像和视频分析的人工神经网络，其设计目的是高效地识别图像中的模式和特征，因此在图像分类和对象检测等任务上表现出色。
递归神经网络（RNN）与前馈网络不同之处在于，RNN具有循环的信息流动，因而能够处理输入序列，如文本或语音。这使得RNN在自然语言处理和语音识别方面表现出色。
自动编码器是一种用于降维和异常检测的人工神经网络。它由编码器和解码器组成，编码器用于减少输入数据的维度，解码器则用于重建原始数据。
径向基函数网络（RBFN）是一种使用径向基函数作为激活函数的前馈网络，常用于分类和聚类任务。
总之，选择用于特定任务的人工神经网络(ANN)类型需要考虑问题性质、数据类型和期望结果。了解不同类型的人工神经网络(ANN)及其优缺点至关重要，以便正确选择网络类型。
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