神经网络是人工智能的核心模型之一，其分类可从多个维度进行划分，以理解和区分不同类型的模型。以下是对神经网络分类的系统梳理：

1. 根据层数划分
– 单层网络：如简单线性变换模型或简单的递归神经网络（RNN），仅包含输入层、输出层和中间层，适用于小规模数据或简单任务，如图像分类中的基本模型。
– 多层网络：包括全连接层（全连接网络）、卷积层、池化层和循环层等，能够捕捉更复杂的模式，适用于图像识别、自然语言处理等需要高分辨率特征的任务。例如，卷积神经网络（CNN）通过局部特征提取显著提升图像识别的准确性。

2. 根据参数量分类
– 小型网络：如使用少量参数的线性模型或简单RNN，适合资源有限的场景，如小型数据库的初步分类。
– 中等规模网络：如使用大量参数的深度卷积网络，能够处理大规模数据集，如谷歌图像识别任务。
– 大型神经网络：如使用数十万甚至数十亿参数的Transformer模型，可实现高效学习长序列数据，如语言模型。

3. 根据非线性特性分类
– 线性模型：仅依赖线性变换，适用于简单任务，如回归分析中的线性回归模型。
– 非线性模型：如Sigmoid、ReLU等激活函数，能处理非线性关系，适用于复杂决策问题，如优化问题中的决策树模型。

4. 根据应用场景分类
– 图像识别：卷积神经网络通过局部特征提取显著提升性能。
– 自然语言处理：Transformer模型通过自注意力机制实现长序列的理解，广泛应用于对话系统和机器翻译。
– 推荐系统：基于图神经网络（GNN）的模型可动态更新用户偏好，实现高效的个性化推荐。

总结
神经网络的分类本质上是不同模型在特征表达和计算效率上的差异。随着深度学习的发展，模型的多样性和适应性不断提升，使得神经网络在多个领域中展现出强大的能力。无论是基础的单层网络，还是复杂的多层架构，其分类标准均反映了模型的核心特征和适用场景。这种分类不仅帮助研究人员优化模型设计，也为实际应用提供了清晰的理论依据。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。