前馈神经网络和反馈神经网络

前馈神经网络是一种最常见的神经网络结构，也被称为多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）。在前馈神经网络中，数据从输入层经过一系列的隐藏层传递到输出层，每个神经元都与下一层的所有神经元连接，信息只能在前向传递过程中流动，没有反馈回传。这种结构使得前馈神经网络非常适合用于处理分类和回归问题。

反馈神经网络，也称为循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），与前馈神经网络不同，其隐藏层的神经元之间存在反馈连接，使得信息可以在网络中以循环的方式传递。这种结构使得反馈神经网络能够处理序列数据，如自然语言处理和时间序列预测等任务。