权重为1的上下文单元。在每个时间步，输入被向前反馈，并且学习规则被应用。固定的反向连接在上下文单元中保存隐藏单元的先前值的副本(因为它们在应用学习规则之前在连接上传播)。因此，网络可以保持某种状态，允许它执行诸如序列预测之类的任务，这些任务超出了标准多层感知器的能力。Jordan网络类似于Elman网络。上下文单元是从输出层而不是隐藏层馈送的。Jordan网络中的上下文单元也称为状态层。他们与自己有着经常性的联系。Elman和Jordan网络也被称为“简单循环网络”。变量和函数