前馈神经网络

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感知器是最简单的前馈网络，主要用于模式分类，也可用在基于模式分类的学习控制和多态模型中。

BP网络是指连接权调整采用了反向传播(Back Propagation)学习算法的前馈网络。与感知器不同的是BP神经网络变换函数采用了S型函数(Sigmod函数)，因此输出量是位于0~1之间的连续量，可实现从输入到输出任意的非线性映射。

RBF网络是指隐含层神经元由RBF神经元组成的前馈网络。RBF神经元是指神经元的变换函数为RBF(Radial Basis Function，径向基函数)的神经元。