前馈型神经网络和反馈型神经网络都是人工神经网络的一种，但它们在神经元之间连接的方式和信息传递的方式上存在区别。具体来说：
1、连接方式不同：前馈型神经网络中，神经元之间只存在向前的连接，即输入层的神经元只与隐藏层的神经元相连，隐藏层的神经元也只与输出层的神经元相连。而反馈型神经网络中，神经元之间可能存在循环连接，因此信息可以在神经元之间反复传递。
2、信息传递方式不同：前馈型神经网络的信息传递是单向的，从输入层到输出层，没有回馈。而反馈型神经网络存在反馈机制，信息可以从输出层返回到输入层或中间层，并影响网络的输出结果。
3、应用场景不同：由于反馈型神经网络具有记忆功能，能够处理带有时序关系的数据，因此在语音识别、时间序列预测等领域有着广泛的应用。而前馈型神经网络则更适合处理非时序数据问题，如图像分类、文本分类等。
总的来说，前馈型神经网络和反馈型神经网络都有各自的优势和应用场景。在实际问题中，需要根据具体需求选择合适的神经网络模型来解决问题。
人工神经网络是由多个类似于神经元的处理单元组成的计算模型。它的特点和优越性如下：
1、适应非线性问题：人工神经网络可以模拟复杂的非线性关系，能够应用于一些传统方法难以解决的问题。
2、学习能力强：人工神经网络具有学习能力，可以通过不断地修改连接权值和调整偏置来提高自身的性能和准确率。
3、容错性好：人工神经网络对于输入数据中的噪声和干扰具有一定的容忍度，可以在数据存在一定程度的误差时仍能保持较好的表现。
4、并行计算能力强：人工神经网络的计算过程可以进行并行处理，能够处理大量的数据和高维度的数据。
5、可自适应：人工神经网络可以根据不同的任务和需求进行自适应调整，能够有效地处理不同类型的数据和问题。
6、模式识别能力强：人工神经网络可以通过学习和训练来识别和分类不同的模式和对象，能够应用于图像识别、语音识别等领域。
总的来说，人工神经网络具有适应性强、学习能力强、容错性好、计算能力强等优点，可以应用于多种领域和问题中。同时，由于其模拟人脑神经元的方式，也有一定的生物学启示意义。