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神经网络是由输入x，学习得到一个函数，映射到输出y。因此我们可以使用神经网络进行监督学习。

神经网络种类

1. 标准神经网络（Standard NN）

2. 卷积神经网络（Convolutional NN）

在处理图像信息时，如果使用全连接神经网络（所有n-1层的结点都与第n层的每个结点有连接），首先展开图像信息时会有大量信息丢失，并且参数过多，全连接神经网络的传播过程极其复杂。卷积神经网络由三部分组成：卷积层（提取图像重要特征），池化层（降维），全连接层（计算输出结果）。

3. 循环神经网络（Recurrent NN）

相较于传统神经网络，循环神经网络的隐藏层添加了一个可以互相传递信息的结点，也就是当前隐藏层的结果与上一层的隐藏层也有关，具有序列性。 

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