一、卷积神经网络和循环神经网络区别？
简单来说，卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架。区别就在循环层上：卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。
举个例子，进行手写数字识别的时候，我们并不在意前一个决策结果是什么，需要用卷积神经网络；而自然语言生成时，上一个词很大程度影响了下一个词，需要用循环神经网络。
二、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系？
前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入，并输出到后面一层，自身之间、与其它层之间都没有联系，由于数据是一层层向前传播的，因此称为前馈网络。
BP网络是最常见的一种前馈网络，BP体现在运作机制上，数据输入后，一层层向前传播，然后计算损失函数，得到损失函数的残差，然后把残差向后一层层传播。
卷积神经网络是根据人的视觉特性，认为视觉都是从局部到全局认知的，因此不全部采用全连接（一般只有1-2个全连接层，甚至最近的研究建议取消CNN的全连接层），而是采用一个滑动窗口只处理一个局部，这种操作像一个滤波器，这个操作称为卷积操作（不是信号处理那个卷积操作，当然卷积也可以），这种网络就称为卷积神经网络。
目前流行的大部分网络就是前馈网络和递归网络，这两种网络一般都是BP网络；深度网络一般采用卷积操作，因此也属于卷积神经网络。在出现深度学习之前的那些网络，基本都是全连接的，则不属于卷积网络的范围，但大部分是前馈网络和BP网络。
三、神经网络架构？
神经网络的架构是一种具有多层结构的深度学习模型，由多个可以被正向和反向传播信号的神经元组成。每一层都有自己的权重和偏置，通过该层到下一层的连接，可以实现输入数据的变换。
四、神经网络前景？
神经网络是深度机器学习技术，属于人工智能领域，发展前景广阔。
五、神经网络原理？
神经网络
从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。 神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
六、神经网络标语？
有病你治的病，你别找我啊，我又不是兽医。
七、bp神经网络为什么是浅层神经网络？
对于隐层较少（2个隐层以下）的神经网络叫做浅层神经网络，也叫做传统神经网络。增加隐层的话，就成为了深层神经网络（DNN）
八、循环神经网络和递归神经网络的区别？
其实一般都叫递归神经网络，只是recurrent是时间递归（常用），而recursive是指结构递归神经网络
九、脉冲神经网络和人工神经网络的区别？
脉冲神经网络是源于生物启发的新一代人工神经网络模型，属于深度学习的子集，且具有较强的生物基础支撑，动态神经网络中的神经元不是在每一次迭代传播中都被激活，而是在它的膜电位达到某一个特定值才被激活。
人工神经网络是以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。
它不需要知道输入输出之间的确切关系，只需要知道引起输出变化的非恒定因素。
因此与传统的数据处理方法相比，神经网络技术在处理模糊数据，随机性数据，非线性数据方面具有明显优势，对规模大，结构复杂，信息不明确的系统尤为适用。
十、bp神经网络和深度神经网络的区别？
bp神经网络是使用bp算法训练的神经网络，是深度神经网络的一种，非常普遍。
