神经网络一共有多少种类型？

神经网络有许多种类型，主要可以分为以下几类：

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN）：这是最基本的神经网络类型，其中信息仅在一个方向上流动，从输入节点流向输出节点。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：广泛用于图像识别和处理领域，通过模拟人类视觉系统的工作原理来识别图像。
3. 递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列或自然语言。
4. 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）：一种特殊类型的RNN，能够学习长期依赖关系。
5. 门控循环单元（Gated Recurrent Units, GRU）：与LSTM相似，但结构更简单。
6. 自编码器（Autoencoders, AE）：用于无监督学习，尤其是降维和特征提取。
7. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）：由两部分组成，生成器和鉴别器，常用于生成逼真的图像。
8. 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）：用于处理图结构数据。
9. 变分自编码器（Variational Autoencoders, VAE）：用于生成模型，通过编码和解码过程生成新的数据实例。
10. 注意力机制网络（Transformers）：近年来在自然语言处理领域表现突出的网络结构。

这些仅是神经网络类型的一部分，随着人工智能领域的快速发展，新的网络类型和架构不断涌现。