RNN 是多种不同神经网络架构中的一种。
循环神经网络与前馈神经网络
与 RNN 一样，前馈神经网络是将信息从架构的一端传递到另一端的人工神经网络。前馈神经网络可以执行简单的分类、回归或识别任务，但无法记住之前处理的输入。例如，其神经元在处理 is 这个词时，它会忘记 Apple。RNN 通过在神经元中加入隐藏内存状态克服了这种内存限制。
循环神经网络与卷积神经网络
卷积神经网络是用于处理时序数据的人工神经网络。使用卷积神经网络，您可以通过神经网络中的一系列卷积层和池化层，从视频和图像中提取空间信息。RNN 旨在捕获顺序数据中的长期依赖关系