ANN神经网络结构图

ANN（Artificial Neural Network，人工神经网络）的结构图可以根据不同类型的神经网络分为前馈神经网络和反馈神经网络两种。在前馈神经网络中，结构图是一个无回路的有向图，而在反馈神经网络中，结构图是一个有回路的有向图。

前馈神经网络的结构图中，神经元表示为顶点，连接表示为有向边。它们是从输入层开始，经过一系列的隐藏层，最终到达输出层。输入层接收外部输入数据，隐藏层通过激活函数处理输入数据并传递给下一层，输出层将最终的结果输出。

反馈神经网络的结构图中，也是由神经元表示为顶点，连接表示为有向边。不同于前馈神经网络，反馈神经网络的结构图中存在回路。这意味着信息可以在网络中循环传递，允许网络具有记忆和动态性。

值得一提的是，CNN和RNN是ANN中的两种特殊类型，它们分别用于处理图像和序列数据。CNN具有卷积层和池化层，专门用于处理图像数据的特征提取。而RNN具有循环层，适用于处理具有时序关系的序列数据。