神经网络的控制结构有哪些

神经网络的控制结构有以下几种：

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：信息只能向前传递，不会产生循环。

2. 反馈神经网络（Recurrent Neural Network）：信息可以在网络内部产生循环，能够处理时间序列数据。

3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：主要用于图像识别和处理，可以提取图像的特征。

4. 自编码器（Autoencoder）：可以用于数据降维和特征提取，通过重构输入数据来学习数据的特征。

5. 循环神经网络（Recursive Neural Network）：可以处理树形结构和序列数据，比如自然语言处理中的句子。

6. 深度信念网络（Deep Belief Network）：通过无监督学习来学习数据的特征，可以用于图像和语音识别等领域。

以上是常见的神经网络控制结构，不同的结构适用于不同的应用场景。