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經典網的相關內容如下：
1、前饋神經網絡：前饋神經網絡是最簡單的神經網絡模型，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成。在前饋神經網絡中，信息從輸入層流向隱藏層，然後從隱藏層流向輸出層。每個節點表示壹個神經元，每個神經元接收來自前壹層的輸入，並將其與自己的權重相乘。
2、反向傳播神經網絡：反向傳播神經網絡是前饋神經網絡的改進型。在反向傳播神經網絡中，根據輸出和期望輸出的差異來調整權重，以便在下壹次前饋時提高輸出質量。反向傳播算法使用梯度下降來最小化損失函數，從而更新權重。
3、遞歸神經網絡：遞歸神經網絡是壹種具有循環連接的神經網絡模型。與前饋神經網絡不同，遞歸神經網絡可以記住先前的輸入並將其與當前輸入結合起來。遞歸神經網絡具有長期依賴性和序列處理能力，可以應用於時序數據和自然語言處理等任務。
4、卷積神經網絡：卷積神經網絡是壹種專門用於處理圖像數據的神經網絡模型。在卷積神經網絡中，輸入圖像被分解成許多小的像素塊，每個像素塊與壹個卷積核相卷積，從而提取出該像素塊的特征。卷積神經網絡的卷積層可以自動學習圖像特征，如邊緣、紋理等。
5、全連接神經網絡：全連接神經網絡是壹種常見的神經網絡模型，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成，每個節點都與前壹層和後壹層的所有節點相連。全連接神經網絡的優點是易於訓練和實現，適用於表格數據、文本數據等結構化數據。