RNN 架构为机器学习模型获得语言处理能力奠定了基础。目前，已经出现了多种变体，它们共享 RNN 内存保留原则并对其原始功能进行了改进。以下是一些示例。
双向循环神经网络
双向循环神经网络（BRNN）处理具有向前和向后隐藏节点层的数据序列。向前层的工作原理与 RNN 类似，后者将之前的输入存储在隐藏状态中并使用它来预测后续输出。同时，后向层的工作方向相反，采用当前输入和将来的隐藏状态来更新当前的隐藏状态。将这两个层组合起来使 BRNN 能够通过同时考虑过去和未来的上下文来提高预测的准确性。例如，您可以使用 BRNN 来预测“Apple trees are tall”这句话中的“trees”一词。
长短期记忆网络
长短期记忆网络（LSTM）是一种 RNN 变体，使模型能够扩展其内存容量，适应更长的时间线需要。RNN 只能记住近期输入。无法使用来自前几个序列的输入来改善其预测。
请考虑以下句子：Tom is a cat。 Tom’s favorite food is fish。使用 RNN 时，模型无法记住“Tom is a cat”。在预测最后一个词时，可能会产生各种各样的食物。LSTM 网络在隐藏层添加了一个名为单元的特殊内存块。每个单元都由输入门、输出门和遗忘门控制，使层能够记住有用的信息。例如，单元会记住 Tom 和 cat 这两个词，从而使模型能够预测 fish 这个词。
门控循环单元
门控循环单元（GRU）是支持选择性内存保留的 RNN。该模型添加了更新，并遗忘了其隐藏层的门，隐藏层可以在内存中存储或删除信息。