扩展人们神经网络功能的信息技术有以下。
1、卷积神经网络CNN，CNN是一种专门用于处理图像和视频等数据的神经网络。它通过卷积层来提取图像中的特征，通过池化层来减小图像大小，从而实现对图像的分类、识别等任务。
2、循环神经网络RNN，RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，它通过循环连接来处理序列数据中的时序关系，从而能够实现对自然语言，音频等序列数据的处理。
3、长短时记忆网络LSTM，LSTM是一种特殊的RNN，它通过记忆单元和门控单元来实现对序列数据的处理，LSTM在处理长序列数据时，能够有效地避免梯度消失问题，从而能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。
4、生成对抗网络GAN，GAN是一种通过对抗学习的方式，实现对数据生成和转换的技术，它由一个生成器和一个判别器组成，通过不断地对抗学习来提高生成器的生成能力。
5、强化学习RL，RL是一种通过智能体与环境之间的交互来学习最优策略的技术，它主要应用于游戏，机器人控制等领域，能够实现自主决策和行动。
