欢迎使用 DS StackExchange。我会浏览你的清单：

• ANN（人工神经网络）：这是一个非常广泛的术语，包含任何形式的深度学习模型。您列出的所有其他人都是某些形式的 ANN。ANN 可以是浅的也可以是深的。当它们只有一个隐藏层（即输入和输出之间的一层）时，它们被称为浅层。当隐藏层不止一个时（人们大多数时候实现的），它们被称为深层。这就是DNN（深度神经网络）的表达方式。

• CNN（卷积神经网络）：它们是专门为计算机视觉设计的（尽管它们有时会应用于其他地方）。它们的名字来自卷积层：它们不同于规范 ANN 的标准（密集）层，它们被发明用于接收和处理像素数据。

• RNN（循环神经网络）：它们是 ANN 的“时间序列版本”。它们旨在处理数据序列。它们是预测模型和语言模型的基础。最常见的循环层称为LSTM（长短期记忆）和GRU（门控循环单元）：它们的单元包含小的、规模内的 ANN，它们可以选择要让多少过去的信息流过模型。这就是他们模拟“记忆”的方式。

如果您想学习如何在 TensorFlow 中实现所有这些形式的 ANN，我建议您阅读这本精彩的书：

使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 的动手机器学习，第二版，作者 Aurélien Géron

这是关于机器学习和深度学习的最好的书，恕我直言。