神经网络算法是一类用于模拟人脑神经系统功能的算法，通常用于机器学习和深度学习。它们通过设计类似于人脑神经元的结构来处理数据，并通过训练来学习如何识别模式和进行决策。常见的神经网络算法包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
一些常见的神经网络算法例子包括:
- 前馈神经网络 (Feedforward Neural Network)：常用于图像识别、文本分类、语音识别等任务。它们通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
- 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)：常用于图像识别和视频分析。它们通过使用卷积层来提取图像特征。
- 循环神经网络 (Recurrent Neural Network)：常用于处理序列数据，如语音识别、文本生成、机器翻译等。它们通过使用循环层来保留历史信息。
- 生成对抗网络 (Generative Adversarial Network)：常用于生成图像、音频、文本等。它们由两部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成数据，判别器负责评估数据的真实性。
- 自编码器 (Autoencoder)：常用于数据压缩和降维。它们通过学习一种从高维空间到低维空间的映射来实现压缩。
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