反馈神经网络（FeedBack NN ):又称递归网络、回归网络，是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。这类网络中，神经元可以互连，有些神经元的输出会被反馈至同层甚至前层的神经元。常见的有Hopfield神经网络、Elman神经网络、Boltzmann机等。

前馈神经网络和反馈神经网络的主要区别：
■前馈神经网络各层神经元之间无连接，神经元只接受上层传来的数据，处理后传入下一层，数据正向流动；反馈神经网络层间神经元有连接，数据可以在同层间流动或反馈至前层。
■前馈神经网络不考虑输出与输入在时间上的滞后效应，只表达输出与输入的映射关系；反馈神经网络考虑输出与输入之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述系统的模型。
■前馈神经网络的学习主要采用误差修正法（如BP算法），计算过程一般比较慢，收敛速度也比较慢；反馈神经网络主要采用Hebb学习规则，一般情况下计算的收敛速度很快。
■相比前馈神经网络，反馈神经网络更适合应用在联想记忆和优化计算等领域。