擴展人們神經網絡功能的信息技術有以下。1、卷積神經網絡CNN，CNN是一種專門用于處理圖像和視頻等數據的神經網絡。它通過卷積層來提取圖像中的特征，通過池化層來減小圖像大小，從而實現對圖像的分類、識別等任務。2、循環神經網絡RNN，RNN是一種能夠處理序列數據的神經網絡，它通過循環連接來處理序列數據中的時序關系，從而能夠實現對自然語言，音頻等序列數據的處理。3、長短時記憶網絡LSTM，LSTM是一種特殊的RNN，它通過記憶單元和門控單元來實現對序列數據的處理，LSTM在處理長序列數據時，能夠有效地避免梯度消失問題，從而能夠更好地捕捉序列數據中的長期依賴關系。4、生成對抗網絡GAN，GAN是一種通過對抗學習的方式，實現對數據生成和轉換的技術，它由一個生成器和一個判別器組成，通過不斷地對抗學習來提高生成器的生成能力。5、強化學習RL，RL是一種通過智能體與環境之間的交互來學習最優策略的技術，它主要應用于游戲，機器人控制等領域，能夠實現自主決策和行動。