8.神经网络的类型，以及他们之间的区别？

神经网络的类型可以分为以下几类：

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）：信息只能从输入层向输出层单向传输，没有反馈回路。常用于分类、回归等任务。

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：神经元之间形成循环连接，可以处理序列数据，具有记忆能力。

3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：通过卷积运算提取输入图像的特征，适用于图像识别、目标检测等任务。

4. 自编码器（Autoencoder，AE）：从输入数据中提取特征，再通过解码器将这些特征重建为输入数据。常用于降维、去噪等任务。

5. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）：由生成器和判别器两个模型组成，通过对抗学习生成逼真的数据。常用于图像生成、视频生成等任务。

这些神经网络之间的区别主要体现在其结构和应用场景上。每种类型的神经网络都有其自身的优势和劣势，可以根据具体任务的需求选择合适的神经网络类型。