類神經網路分類主要分為以下幾類：
前饋神經網路。這是最基本的神經網路類型，由輸入層、一個或多個隱藏層和輸出層組成，信息只能從輸入層流向輸出層，不能循環反饋，常用於監督學習和數值數據處理。
反饋神經網路。也稱為遞歸神經網路（RNN），包含環路結構，允許信息在網路中循環，適用於處理序列數據和考慮數據的上下文信息，如時間序列和文本數據。
卷積神經網路（CNN）。專門用於處理圖像和空間數據，通過卷積層和池化層捕捉圖像的局部特徵，廣泛套用於圖像分類和物體檢測等領域。
圖神經網路（GNN）。用於處理圖數據，可以學習節點和邊的表示，適用於社交網路分析、分子預測等任務。
長短時記憶網路（LSTM）。是RNN的一種變體，通過門控機制更好地捕獲序列中的長期依賴關係，適用於語音識別、自然語言生成等任務。
生成對抗網路（GAN）。由生成器和判別器組成，用於生成逼真的數據樣本，在圖像生成、風格轉換等領域有廣泛套用。
自編碼器。用於學習數據表示，通過編碼和解碼過程學習數據的壓縮表示，在數據降維、去噪、特徵學習等方面有套用。
變換器（Transformer）。基於自注意力機制的神經網路，用於處理序列數據，如自然語言文本，在NLP領域引起了革命。
這些網路類型根據其結構和套用場景的不同，適用於各種人工智慧和機器學習任務。