神经网络的三大算法类别为：前馈神经网络、循环神经网络和记忆神经网络。
1. 前馈神经网络：这是最常见的一类神经网络，其中包括许多经典的网络结构，如感知器网络和深度学习中的卷积神经网络。前馈神经网络的特点是网络中信息单向流动，从输入层通过隐藏层，最终到达输出层。它们主要解决的是如分类、回归等任务。其中隐藏层负责学习输入数据与输出数据之间的复杂映射关系。这类网络训练过程主要采用反向传播算法。这种算法可以优化网络的权重参数，以达到降低预测误差的目的。这种类型的网络在很多应用场景中都取得了巨大的成功。
2.循环神经网络：与前馈神经网络不同，循环神经网络具有记忆功能，可以对序列数据进行处理。RNN在处理时间序列数据时表现出很强的能力。它通过时间步的循环连接，使得网络能够捕捉序列中的长期依赖关系。此外，RNN的变种如长短期记忆网络和门控循环单元进一步增强了网络的性能，使其在处理复杂序列任务时表现更加出色。这些模型在处理自然语言处理等领域得到了广泛应用。
3.记忆神经网络：记忆神经网络的主要特点是具有外部存储和内部处理相结合的能力。代表性的模型是霍普菲尔德网络，它用于解决联想存储和优化问题。这些网络能够根据给定的输入信息检索存储的知识或模式，实现关联记忆的功能。它们在一些优化问题和组合问题的求解上表现出独特的优势。这些网络的运行是基于联想存储概念构建的，对给定的模式输入做出反应或查找类似的信息结构存储在其中来产生正确的响应或输出。这种类型的网络在模式识别、优化计算等领域具有广泛的应用前景。