神经网络、卷积神经网络、循环神经网络

神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，由大量的人工神经元相互联接组成。其基本思想是将输入数据通过训练得到一组权重，并通过这些权重对输入数据进行计算和处理，最终得到输出结果。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像处理和计算机视觉任务的神经网络。它通过卷积操作提取输入图像的特征，并通过池化操作降低特征图的维度。CNN在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了非常好的效果。

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于序列数据处理的神经网络。它通过将前一时刻的输出作为当前时刻的输入，并通过记忆单元来保存之前的信息。RNN可以用于自然语言处理、语音识别、视频分析等领域，具有较强的时序建模能力。