简述人工神经网络的特点，并进一步描述前馈式神经网络与反馈式神经网络的差异性。

人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的相互作用和信息传递，实现对复杂问题的建模和求解。其特点包括：

1. 分布式处理：人工神经网络中的信息处理是分布式的，不同的神经元之间通过连接进行信息交换和传递。

2. 自适应性：人工神经网络能够通过学习和适应不同的输入和输出，自动调整网络参数和结构，提高网络的性能和准确度。

3. 容错性：人工神经网络对噪声和干扰具有一定的容错性，能够处理一定程度的错误和扰动。

前馈式神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是一种最简单、最基础的神经网络结构，信息只能从输入层到输出层单向流动，不会形成环路。它的特点是信息传递是单向的，不具有记忆功能，一般用于分类和回归问题的求解。前馈式神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用。

反馈式神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种具有记忆功能的神经网络结构，信息可以在网络中形成环路，从而实现对序列数据的建模和处理。它的特点是信息传递不仅从输入层到输出层，还可以回传到前面的神经元，可以处理具有时间和空间关系的序列数据。反馈式神经网络在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域有广泛的应用。