根据神经元的拓扑结构形式不同，神经网络可分成哪三类？

神经网络根据神经元的拓扑结构形式不同，可分成以下三类：

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：神经元之间的连接只能沿着一个方向传递，不允许回路存在。典型的前馈神经网络包括多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。

2. 反馈神经网络（Recurrent Neural Network）：神经元之间的连接形成了循环结构，允许信息在网络内部传递多次。典型的反馈神经网络包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。

3. 自组织神经网络（Self-Organizing Neural Network）：神经元之间的连接形式不规则，网络结构可以自适应地调整。典型的自组织神经网络包括自组织映射网络（Self-Organizing Map，SOM）和竞争性学习网络（Competitive Learning Network，CLN）等。