全连接神经网络除了BP神经网络还有什么？

全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCNN）是一种经典的神经网络结构，除了传统的BP（反向传播）神经网络之外，还有以下几个常见的变体：

1. **深度学习网络**：例如深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs），它们分别擅长处理图像、序列数据和时间序列数据。

2. **残差网络（Residual Networks, ResNets）**：这种设计允许信息在网络深处自由流动，解决了深层网络训练时的退化问题。

3. **注意力机制**应用于的模型，如Transformer，它在自然语言处理中非常流行，强调输入序列的不同部分之间的相对重要性。

4. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个神经网络组成，一个是生成器，用于创建假样本，另一个是判别器，负责判断真假，常用于图像生成任务。

5. **自编码器（Autoencoders）**：用于无监督学习，通过编码解码的过程进行特征提取和数据压缩。

6. **强化学习中的Q-Networks**：用于连续动作空间或离散动作空间的决策过程。

每种类型的神经网络都有其特定的应用场景和优势。