神经网络模型有很多种类型，下面是一些常见的神经网络模型：

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：这是最简单、最基础的神经网络形式。在这种网络中，信息只朝一个方向流动，从输入节点经过隐藏节点，最后到达输出节点。前馈神经网络的主要目标是逼近某个函数。例如，多层感知器（MLP）就是一种前馈神经网络。
2. 反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network）：这种神经网络使用反向传播算法来训练。在训练过程中，网络会根据输出误差调整其权重和偏置，以便更好地预测输出。反向传播神经网络常用于监督学习任务。
3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：这种神经网络特别适用于处理图像数据。它使用卷积层来捕捉图像的局部特征，并使用池化层来减少数据的维度。CNN在计算机视觉任务中取得了很大的成功，如图像分类、目标检测和图像分割等。
4. 递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：这种神经网络适用于处理序列数据，如文本或时间序列数据。RNN具有循环连接，可以捕捉序列中的时间依赖性。然而，传统的RNN在处理长序列时可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。为了解决这个问题，人们提出了长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等变体。
5. 径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBF网络）：RBF网络是一种特殊的前馈神经网络，其隐藏层神经元的激活函数采用径向基函数。RBF网络对于解决某些类型的插值和逼近问题非常有效。
6. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）：GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器的任务是生成新的、看起来真实的数据样本，而判别器的任务是区分生成的数据和真实数据。通过这两个网络之间的对抗训练，GAN可以学习生成非常逼真的数据样本。
7. 自编码器（Autoencoder）：自编码器是一种无监督的神经网络模型，主要用于数据降维或特征学习。它由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据压缩成低维表示（即编码），然后解码器从这个低维表示中重建原始数据。
8. 深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）：DBN是一种深度学习模型，由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）堆叠而成。DBN通过逐层预训练的方式初始化权重，然后使用反向传播算法进行微调。这种方法可以帮助解决深度神经网络在训练时的优化问题。

以上是一些常见的神经网络模型类型，每种类型都有其特定的应用场景和优缺点。在实际应用中，需要根据具体问题和数据集选择合适的神经网络模型。