深度残差网络（DRN）
深度残差网络（DRN: Deep residual networks）是非常深的FFNN网络，它有一种特殊的连接，可以把信息从某一神经细胞层传至后面几层（通常是2到5层）。该网络的目的不是要找输入数据与输出数据之间的映射，而是致力于构建输入数据与输出数据+输入数据之间的映射函数。本质上，它在结果中增加一个恒等函数，并跟前面的输入一起作为后一层的新输入。结果表明，当层数超过150后，这一网络将非常擅于学习模式，这比常规的2到5层要多得多。然而，有证据表明这些网络本质上只是没有时间结构的RNN，它们总是与没有门结构的LSTM相提并论。