神經網路的種類可以根據不同的標準進行分類，主要包括：
根據網路結構。可以分為前饋神經網路和反饋神經網路。前饋神經網路（Feedforward Neural Network, FNN）是一種單向多層結構，信號從輸入層流向輸出層，沒有反饋連線，適用於監督學習。反饋神經網路（Feedback Neural Network）允許信號在層內或層間反饋，適用於某些特定任務。
根據學習方式。可以分為有監督學習網路和無監督學習網路。有監督學習網路通過比較模型輸出和實際結果的差異來調整權重，無監督學習網路則不依賴於標記數據，而是通過自我組織的方式來學習。
根據網路性能。可以分為連續型和離散型網路，隨機型和確定型網路。
根據突觸性質。可以分為一階線性關聯網路和高階非線性關聯網路。
根據具體套用場景。包括卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）、長短期記憶網路（LSTM）、生成對抗網路（GAN）、圖神經網路（GNN）、自編碼器（Autoencoder）等。這些網路結構針對特定的任務或數據類型進行了最佳化，如CNN適用於圖像處理，RNN適用於序列數據，LSTM和GRU是RNN的變體，專注於處理序列數據中的長期依賴問題，GAN用於生成新的數據樣本，圖神經網路適用於處理圖數據，自編碼器用於學習數據的壓縮表示。
這些分類方式涵蓋了從基本的神經網路結構到複雜的套用特定網路結構，每種類型都有其獨特的套用場景和優勢。