神經網路模型可以根據不同的標準進行分類，主要包括以下幾種類型：
前饋神經網路：信息從輸入層流向輸出層，沒有反饋連線。包括全連線神經網路（FCN）、卷積神經網路（CNN）、生成對抗網路（GAN）等。
反饋神經網路：神經元可以接收自己的反饋信號，具有記憶功能。包括循環神經網路（RNN）、長短期記憶網路（LSTM）、Hopfield網路、玻爾茲曼機等。
其他常見神經網路模型：
多層感知器（MLP）：一種前饋神經網路，適用於多種任務。
徑向基函式網路（RBF）：隱藏層神經元的激活函式採用徑向基函式，適用於插值和逼近問題。
自編碼器（Autoencoder）：一種無監督的神經網路模型，用於數據降維或特徵學習。
深度信念網路（DBN）：由多個受限玻爾茲曼機（RBM）堆疊而成，一種深度學習模型。
其他特定套用的神經網路模型：
Transformer：主要用在自然語言處理（NLP）中，現在也在計算機視覺（CV）領域發展迅速。
Vision Transformer（ViT）：將Transformer模型套用於視覺任務。
Graph Neural Network（GNN）：用於處理圖形結構數據。
以上分類基於神經網路的結構和功能特點，以及它們在特定套用領域的套用。不同類型的神經網路模型適用於不同的任務和數據類型，各有其優勢和適用場景。