神经网络（Neural Network）是一种基于人类神经系统的思维方式构建而成的数学模型，在计算机科学领域中被广泛应用。神经网络的结构主要分为前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络和生成对抗网络等几种类型。
前馈神经网络：前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是指信息只能向前传递的神经网络，也称为多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）。前馈神经网络最常使用的激活函数是Sigmoid函数和ReLU函数。其中，Sigmoid函数是一种平滑的非线性函数，它将输入压缩到[0,1]的范围内。ReLU函数是一种线性函数，对于所有大于零的输入，输出都是该输入，而小于零的输入则输出为零。前馈神经网络在解决分类、回归等问题时表现出色。
递归神经网络：递归神经网络（Recurrent Neural Network）是指神经元之间存在反馈连接的神经网络。递归神经网络最常使用的激活函数是Tanh函数。通过这种反馈机制，递归神经网络能够利用历史信息进行预测和决策，尤其适用于处理序列数据。但是，递归神经网络也存在梯度消失和梯度爆炸等问题。
卷积神经网络：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种前馈神经网络在图像和语音识别领域中应用广泛的变体。卷积神经网络的核心思想是通过使用卷积层来提取局部特征，使得网络对输入数据的平移、旋转和缩放等变化具有不变性。卷积神经网络最常使用的激活函数是ReLU函数。
生成对抗网络：生成对抗网络（Generative Adversarial Network）是由Ian Goodfellow提出的一种用于生成数据的神经网络模型。生成对抗网络由两个神经网络组成，一个是生成器（Generator），另一个是判别器（Discriminator）。生成器的作用是生成与真实数据相似的虚假数据，而判别器的作用则是区分真实数据和虚假数据。通过两个神经网络之间的对抗学习，生成对抗网络能够逐渐提高其生成的虚假数据的质量和逼真度。
此外，还有一些其他类型的神经网络，在某些特定领域应用广泛。例如，循环神经网络（Recurrent Neural Network）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory）、残差网络（Residual Network）等。
总的来说，不同类型的神经网络在不同的领域和任务中有着自己的优势和应用价值。因此，在选择神经网络结构时，需要根据具体的应用场景和数据特征进行选择和调整。