stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Chối bỏ diệt chủng Campuchia
Khái quát

Nhiều học giả và trí thức khi phản đối sự can dự của Hoa Kỳ vào Chiến tranh Việt Nam, đã bác bỏ hoặc giảm thiểu các hành vi vi phạm nhân quyền của Khmer Đỏ, và mô tả các báo cáo một cách trái ngược như là "những câu chuyện kể về người tị nạn" và là tuyên truyền của Hoa Kỳ.
Họ xem giả định quyền lực của Khmer Đỏ cộng sản là một sự phát triển tích cực cho người dân Campuchia, những người đã bị ảnh hưởng nặng nề bởi Chiến tranh Việt Nam và Nội chiến Campuchia.
Ở phía bên kia của cuộc tranh luận, những người chống cộng ở Hoa Kỳ và những nơi khác đã nhìn thấy sự cai trị của Khmer Đỏ minh chứng cho niềm tin của họ rằng chiến thắng của những người cộng sản ở Đông Nam Á sẽ dẫn đến một "cuộc tắm máu".
Trong bối cảnh Việt Nam xâm chiếm và chiếm đóng Campuchia (1978-1979), Hoa Kỳ đã thực hành điều mà Washington Post gọi là "ngoại giao giữ mũi", công nhận Khmer Đỏ là chính phủ hợp pháp của Campuchia trong khi ghê tởm "hồ sơ" diệt chủng "của Khmer Đỏ. Chính sách của Hoa Kỳ lúc đó là đoàn kết với Trung Quốc, Thái Lan và các nước Đông Nam Á khác, những người chống lại cái họ gọi là "cuộc xâm lược của Việt Nam vào Campuchia" .
Pol Pot, 1998

Thủ lĩnh Khmer Đỏ Pol Pot, một vài tháng trước khi mất  vào ngày 15/04/1998 , đã nói trong cuộc phỏng vấn của nhà báo Mỹ tự do Nate Thayer viết cho tờ Tạp chí Kinh tế Viễn Đông (Far Eastern Economic Review), rằng ông đã có một lương tâm trong sáng và từ chối trách nhiệm về nạn diệt chủng.
Pol Pot khẳng định ông "đã thực hiện cuộc đấu tranh, không phải để giết người". Theo Alex Alvarez thì Pol Pot "khắc họa chân dung mình là một hình ảnh bị hiểu lầm và phỉ báng bất công".
Kem Sokha, 2013

Kem Sokha, phó chủ tịch Đảng Cứu quốc Campuchia (CNRP) năm 2013 bình luận rằng triển lãm tại Tuol Sleng đã được chế tạo và hiện vật đã được giả mạo bởi cuộc xâm lược của Việt Nam năm 1979.
Tuyên bố này dẫn đến chính phủ của Thủ tướng Campuchia Hun Sen đã thông qua luật coi sự chối bỏ nạn diệt chủng Campuchia và tội ác chiến tranh của Khmer Đỏ, là bất hợp pháp. Sau đó đảng CNRP đã rút lui tuyên bố này .
Sự kiện Lý Hiển Long, 2019

Ngày 30/5/2019 Thủ tướng Singapore Lý Hiển Long viết trên trang Facebook Lee Hsien Loong bài chia buồn về việc cựu Thủ tướng Thái Lan, Tướng Prem Tinsulanonda qua đời. Trong bài ông đã viết rằng thời gian ông Tinsulanonda làm thủ tướng thì "các thành viên ASEAN (5 nước) cùng nhau chống lại việc xâm lược Campuchia của Việt Nam và thay thế Khmer Đỏ bằng chính phủ Campuchia. Thái Lan là tuyến đầu, đối mặt với lực lượng của Việt Nam trên biên giới với Campuchia. Tướng Prem đã kiên quyết không chấp nhận sự đã rồi và làm việc với các đối tác ASEAN để chống lại sự chiếm đóng của Việt Nam trên các diễn đàn quốc tế”.
Dư luận Campuchia và Việt Nam bất bình với phát biểu này. Leap Chanthavy viết trên trang Khmer Times ngày 3/6/2019 rằng "Lee Hsien Loong Disrespectful of Khmer Rouge victims", và cho rằng "Singapore – một chính phủ tự nhận là đạo đức cao, chưa bao giờ lên án tội ác diệt chủng của Khmer Đỏ", và ông Lý đã thể hiện "sự thiếu tôn trọng tới những nạn nhân Khmer Đỏ và những người đã hy sinh mạng sống để chấm dứt chế độ Khmer Đỏ".
Youk Chhang, Giám đốc Trung tâm lưu trữ Campuchia, thì phát biểu "những bình luận của ông Lý Hiển Long cho thấy đã tới lúc ASEAN cần một chương trình giáo dục về hòa bình và nhân quyền cho khu vực. Một chương trình như vậy bây giờ nên bắt đầu từ Singapore".
Bảo tàng Diệt chủng trưng bày hàng ngàn bức ảnh các nạn nhân được Khmer Đỏ chụp
Clethra lanata

| Clethra lanata> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
(không phân hạng): Asterids
Bộ (ordo): Ericales
Họ (familia): Clethraceae
Chi (genus): Clethra
Loài (species): C. lanata
Danh pháp hai phần
Clethra lanata Mart. & Gal. 
Clethra lanata là một loài thực vật có hoa trong họ Clethraceae. Loài này được M.Martens & Galeotti mô tả khoa học đầu tiên năm 1842.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Clethra lanata”. Truy cập ngày 14 tháng 9 năm 2013.
Monnina menthoides

| Monnina menthoides> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Fabales
Họ (familia): Polygalaceae
Chi (genus): Monnina
Loài (species): M. menthoides
Danh pháp hai phần
Monnina menthoides Chodat, 1934 
Monnina menthoides là một loài thực vật có hoa trong họ Polygalaceae. Loài này được Chodat mô tả khoa học đầu tiên năm 1934.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Monnina menthoides”. Truy cập ngày 17 tháng 9 năm 2013.
Rhesala asphalta

| Rhesala asphalta> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Noctuidae
Chi (genus): Rhesala
Loài (species): R. asphalta
Danh pháp hai phần
Rhesala asphalta Swinhoe, 1901 
Rhesala asphalta là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 28 tháng 6 năm 2014.
↑  Beccaloni, G. W., Scoble, M. J., Robinson, G. S. & Pitkin, B. (Editors). (2003) The Global Lepidoptera Names Index (LepIndex). (Geraadpleegd maart 2013).
Rhombophryne serratopalpebrosa

| Plethodontohyla serratopalpebrosa |
| --- | --- |

Tình trạng bảo tồn
 Sắp nguy cấp  (IUCN 3.1)
Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Chordata
Lớp (class): Amphibia
Bộ (ordo): Anura
Phân bộ (subordo): Neobatrachia
Họ (familia): Microhylidae
Phân họ (subfamilia): Cophylinae
Chi (genus): Plethodontohyla
Loài (species): P. serratopalpebrosa
Danh pháp hai phần
Plethodontohyla serratopalpebrosa (Guibé, 1975) 
 
Danh pháp đồng nghĩa
 Plethodontohyla serratopalpebrosa
Plethodontohyla serratopalpebrosa là một loài ếch trong họ Nhái bầu. Nó là loài đặc hữu của Madagascar.
Các môi trường sống tự nhiên của chúng là các khu rừng ẩm ướt đất thấp nhiệt đới hoặc cận nhiệt đới và các khu rừng vùng núi ẩm nhiệt đới hoặc cận nhiệt đới. Loài này đang bị đe dọa do mất môi trường sống.
506

Năm lịchBản mẫu:SHORTDESC:Năm lịch
| --- | --- |
Thiên niên kỷ:: thiên niên kỷ 1
Thế kỷ::  thế kỷ 5  thế kỷ 6   thế kỷ 7
Thập niên::  thập niên 480  thập niên 490  thập niên 500  thập niên 510  thập niên 520
Năm::  503  504  505  506  507  508  509
Năm 506 là một năm trong lịch Julius.
Sinh

| --- | --- |
Lịch Gregory: 506 DVI
Ab urbe condita: 1259
Năm niên hiệu Anh: N/A
Lịch Armenia: N/A
Lịch Assyria: 5256
Lịch Ấn Độ giáo: 
 - Vikram Samvat: 562–563
 - Shaka Samvat: 428–429
 - Kali Yuga: 3607–3608
Lịch Bahá’í: −1338 – −1337
Lịch Bengal: −87
Lịch Berber: 1456
Can Chi: Ất Dậu (乙酉年) 3202 hoặc 3142     — đến — Bính Tuất (丙戌年) 3203 hoặc 3143
Lịch Chủ thể: N/A
Lịch Copt: 222–223
Lịch Dân Quốc: 1406 trước Dân Quốc 民前1406年
Lịch Do Thái: 4266–4267
Lịch Đông La Mã: 6014–6015
Lịch Ethiopia: 498–499
Lịch Holocen: 10506
Lịch Hồi giáo: 120 BH – 119 BH
Lịch Igbo: −494 – −493
Lịch Iran: 116 BP – 115 BP
Lịch Julius: 506 DVI
Lịch Myanma: −132
Lịch Nhật Bản: N/A
Phật lịch: 1050
Dương lịch Thái: 1049
Lịch Triều Tiên: 2839
Maria Amalia của Ba Lan

Maria Amalia của Ba Lan hay Maria Amalie của Sachsen (Maria Amalia Christina Franziska Xaveria Flora Walburga; 24 tháng 11 năm 1724 – 27 tháng 9 năm 1760) là Vương hậu Tây Ban Nha với tư cách là vợ của Carlos III của Tây Ban Nha. Trước đó, Maria Amalia cũng là Vương hậu Napoli và Sicilia kể từ khi kết hôn với Carlos vào ngày 19 tháng 6 năm 1738.
Mèo Thái

| Mèo Thái |
| --- | --- |

Tên khác:  Mèo Xiêm kiểu cũ  Mèo Xiên loại cũ  Mèo Xiêm truyền thống  Mèo Xiêm cổ điển  Wichian Mat  Giống bản địa: whichianmat
Biệt danh: Applehead
Tiêu chuẩn nòi
FIFe: tiêu chuẩn
WCF: tiêu chuẩn
TICA: tiêu chuẩn
Mèo nhà (Felis catus)
Mèo Thái, còn được gọi với cái tên khác là Mèo Wichien Maat (tiếng Thái: วิเชียร มา ศ, RTGS: wichianmat, có nghĩa là 'trăng kim cương') là một giống mèo mới được đổi tên nhưng có liên quan, nhưng khác biệt với giống mèo hiện đại, mang tính Tây phương là mèo Xiêm. Loài mèo tự nhiên này có nguồn gốc từ vùng đất của mèo, vùng Wichianmat của Thái Lan, và như một giống được tiêu chuẩn hóa cũng được gọi với nhiều cái tên khác như Mèo Xiêm cổ điển, kiểu cũ, loại cũ hoặc truyền thống. Mèo Whichian Mat (một từ được Anh hóa từ tên Thái Lan); và Applehead, một biệt danh có nguồn gốc từ sự bắt chước được sử dụng bởi các nhà lai tạo giống mèo Xiêm theo phong cách hiện đại. Theo Hiệp hội Mèo Quốc tế: "Mèo Thái là giống mèo có nhiệm vụ bảo tồn loài mèo bản địa của Thái Lan với hình dạng gần giống với hình dạng ban đầu nhất có thể."
Giống Thái Lan (và các giống mèo bản địa Wichianmat) có hình dạng mèo thông thường hơn, với đôi mắt tròn, khuôn mặt, cơ thể và tai có kích thước bình thường, so với giống mèo Xiêm mới, đáng chú ý là cặp mắt có hình dáng tương tự hạnh nhân, khuôn mặt gầy, thân hình mảnh khảnh và tai lớn, có rất ít điểm chung với các giống mèo truyền thống khác hơn vị trí có đốm màu.
Clethra michoacana

| Clethra michoacana> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
(không phân hạng): Asterids
Bộ (ordo): Ericales
Họ (familia): Clethraceae
Chi (genus): Clethra
Loài (species): C. michoacana
Danh pháp hai phần
Clethra michoacana C.W.Ham., 1985 
Clethra michoacana là một loài thực vật có hoa trong họ Clethraceae. Loài này được C.W.Ham. mô tả khoa học đầu tiên năm 1985.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Clethra michoacana”. Truy cập ngày 14 tháng 9 năm 2013.
Vũ Hòa (xã)

Đối với các định nghĩa khác, xem Vũ Hòa.
Vũ Hòa là một xã thuộc huyện Đức Linh, tỉnh Bình Thuận, Việt Nam.
Địa lý

Xã Vũ Hòa nằm về phía đông nam huyện Đức Linh, cách trung tâm huyện 3 km theo tỉnh lộ ĐT. 720, có vị trí địa lý:
Phía đông giáp huyện Tánh Linh
Phía tây giáp xã Nam Chính
Phía tây nam giáp xã Đức Hạnh
Phía bắc giáp thị trấn Võ Xu.
Xã Vũ Hòa có diện tích 23,61 km², dân số tháng 8 năm 2016 là 8.680 người, mật độ dân số đạt 368 người/km².
Lịch sử

Ngày 28 tháng 11 năm 1983, Hội đồng Bộ trưởng Quyết định 140-HĐBT về việc chia xã Võ Xu thành hai xã lấy tên là xã Võ Xu và xã Vũ Hòa.
Chú thích

1 2  “Quyết định 140-HĐBT về việc phân vạch địa giới xã thuộc tỉnh Thuận Hải”. Thư viện pháp luật. 28 tháng 11 năm 1983.
1 2 3  “Xã Vũ Hòa: Giới thiệu chung”. Cổng thông tin điện tử huyện Đức Linh. 19 tháng 2 năm 2020.[liên kết hỏng]
↑  Tổng cục Thống kê
Mạng thần kinh hồi quy

Mô hình tính toán được sử dụng trong học máyBản mẫu:SHORTDESC:Mô hình tính toán được sử dụng trong học máy
Đừng nhầm lẫn với mạng thần kinh đệ quy.
Mạng thần kinh hồi quy (hay còn gọi là mạng thần kinh/nơ-ron tái phát, mạng thần kinh tái phát, tiếng Anh: recurrent neural network, viết tắt RNN) là một lớp của mạng thần kinh nhân tạo, nơi kết nối giữa các nút để tạo thành đồ thị có hướng dọc theo một trình tự thời gian. Điều này cho phép mạng thể hiện hành vi động tạm thời. Có nguồn gốc từ mạng thần kinh truyền thẳng, RNN có thể dùng trạng thái trong (bộ nhớ) để xử lý các chuỗi đầu vào có độ dài thay đổi. Điều này làm cho RNN có thể áp dụng cho các tác vụ như nhận dạng chữ viết tay (handwriting recognition) hay nhận dạng tiếng nói có tính chất kết nối, không phân đoạn.
Thông thường, người ta sử dụng thuật ngữ "mạng thần kinh hồi quy" không có tính hệ thống (có phần bừa bãi) nhằm để chỉ hai lớp mạng rộng với một cấu trúc chung giống nhau, cái đầu tiên là lớp mạng đáp ứng xung hữu hạn (finite impulse response) và cái thứ hai là lớp mạng đáp ứng xung vô hạn (infinite impulse response). Cả hai lớp mạng đều thể hiện hệ thống động lực theo thời gian. Mạng hồi quy xung hữu hạn là một đồ thị xoay chiều có hướng (directed acyclic graph) có thể bị mở ra và thay thế bằng một mạng thần kinh truyền thẳng chặt chẽ hơn, trong khi mạng hồi quy xung vô hạn là một đồ thị có hướng mà không thể mở ra (unrolled).
Cả hai mạng hồi quy xung hữu hạn và vô hạn có thể chứa các trạng thái lưu trữ bổ sung, và bộ nhớ có thể được kiểm soát trực tiếp bởi mạng thần kinh. Bộ nhớ cũng có thể được thay thế bằng một mạng hoặc đồ thị khác, nếu kết hợp với thời gian trễ hoặc có vòng lặp phản hồi. Các trạng thái được kiểm soát như vậy được gọi là trạng thái cổng (gated state) hoặc bộ nhớ cổng (gated memory) và là một phần của mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) và bộ nhớ định kỳ được kiểm soát. Đây còn được gọi là "mạng thần kinh phản hồi" (Feedback Neural Network, FNN).
Lịch sử phát triển > Mạng thần kinh hồi quy (RNN)

Mạng thần kinh hồi quy dựa trên công trình của David Rumelhart vào năm 1986. Một loại mạng RNN đặc biệt tên Hopfield netowrks được được John Hopfield phát hiện lại vào năm 1982. Năm 1993, một hệ thống nén lịch sử thần kinh đã giải quyết một nhiệm vụ "Học rất sâu" mà yêu cầu hơn 1000 lớp chồng nhau trong RNN được mở ra kịp thời.
Lịch sử phát triển > Long short-term memory (LSTM)

Bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) được phát minh bởi Hochreiter và Schmidhuber vào năm 1997 và thiết lập các bản ghi chính xác trong nhiều miền ứng dụng.
Khoảng năm 2007, LSTM bắt đầu cách mạng hóa khả năng nhận dạng giọng nói, vượt trội so với các mô hình truyền thống trong một số ứng dụng giọng nói. Vào năm 2009, mạng LSTM được đào tạo bởi Connectionist Temporal Classification (CTC) là RNN đầu tiên giành chiến thắng trong các cuộc thi nhận dạng mẫu khi nó giành chiến thắng trong một số cuộc thi về nhận dạng chữ viết tay được kết nối. Vào năm 2014, công ty Baidu của Trung Quốc đã sử dụng các RNN do CTC đào tạo để vượt qua tiêu chuẩn bộ dữ liệu nhận dạng giọng nói 2S09 Switchboard Hub5'00 mà không sử dụng bất kỳ phương pháp xử lý giọng nói truyền thống nào.
LSTM cũng cải thiện khả năng nhận dạng giọng nói với lượng từ vựng lớn và tổng hợp văn bản thành giọng nói và được sử dụng trong Google Android. Vào năm 2015, tính năng nhận dạng giọng nói của Google được báo cáo là đã có bước nhảy vọt đáng kể về hiệu suất 49% thông qua LSTM do CTC đào tạo.
LSTM đã phá kỷ lục về cải tiến dịch máy, Mô hình hóa ngôn ngữ (Language Modeling) và Xử lý ngôn ngữ đa ngôn ngữ. LSTM kết hợp với mạng thần kinh tích chập (CNN) đã cải thiện tính năng chú thích hình ảnh tự động.
Lịch sử phát triển > Gated recurrent unit (GRU)

GRU được phát triển bởi Kyunghyun Cho và Yoshua Bengio năm 2014. So với mạng LSTM (Long Short-Term Memory), GRU có cấu trúc đơn giản và tối ưu hơn, có khả năng giải quyết các vấn đề trong huấn luyện dữ liệu dài và ít phức tạp hơn.
Kiến trúc

Mạng thần kinh hồi quy có nhiều biến thể. Dưới đây là một vài biến thể phổ biến của RNN
Kiến trúc > Mạng thần kinh hồi quy đầy đủ (Fully Recurrent)

Mạng thần kinh hồi quy đầy đủ (FRNN) kết nối đầu ra của tất cả các nơ-ron với đầu vào của tất cả các nơ-ron. Đây là cấu trúc liên kết mạng nơ-ron tổng quát nhất vì tất cả các cấu trúc liên kết khác có thể được biểu diễn bằng cách đặt một số trọng số (weights) kết nối thành 0 để mô phỏng sự thiếu kết nối giữa các nơ-ron đó. Hình minh họa bên phải có thể gây hiểu lầm cho nhiều người vì các cấu trúc liên kết mạng thần kinh thực tế thường được tổ chức thành "layers" chồng nhau và hình vẽ mang lại hình thức của mạng RNN. Tuy nhiên, những gì nhìn có vẻ nh các lớp, trên thực tế, là các thời điểm khác nhau trong timesteps của cùng một mạng thần kinh tái diễn đầy đủ. Phân ngoài cùng bên trái trong hình minh họa hiển thị các kết nối lặp lại dưới dạng cung có nhãn 'v'. Nó được "mở ra" theo từng step tạo ra sự xuất hiện của các lớp.
x_{t}: Input tại thời điểm  t
y_{t-1}: Trạng thái ẩn tại thời điểm  t-1
h_{t}: Trạng thái ẩn tại thời điểm  t
W_{x}: Ma trận trọng số cho các kết nối input-to-hidden
U_{h}: Ma trận trọng số cho các kết nối hidden-to-hidden
b_{h}: Biaes của trạng thái ẩn
\sigma _{h}: Hàm kích hoạt của trạng thái ẩn, thường dùng hàm  tanh
Đoạn mã ví dụ về chuyển tiếp cho mạng thần kinh tái phát đầy đủ (RNN) từ đầu bằng cách sử dụng numpy:
import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def tanh(x):
    return np.tanh(x)

def forward_pass(X, Wx, Wh, b):
     """
    This function implements the forward pass of a fully recurrent neural network (RNN) from scratch using numpy.
    
    Arguments:
    X -- a T by D numpy array representing the input to the RNN, where T is the number of time steps and D is the input size.
    Wx -- a D by H numpy array representing the weights from the input layer to the hidden layer, where H is the hidden size.
    Wh -- a H by H numpy array representing the weights from the hidden layer to the hidden layer.
    b -- a H-dimensional numpy array representing the biases for the hidden layer.
    
    Returns:
    h -- a T by H numpy array representing the hidden states of the RNN after processing the inputs.
    """
    T, D = X.shape
    N, H = Wh.shape
    
    h = np.zeros((T, H))
    h_prev = np.zeros((N, H))
    
    for t in range(T):
        a = X[t].dot(Wx) + h_prev.dot(Wh) + b
        h_prev = np.tanh(a)
        h[t] = h_prev
        
    return h

inputs = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]) # example inputs
Wx = np.random.randn(3, 10) # input to hidden weights
Wh = np.random.randn(10, 10) # hidden to hidden weights
b = np.random.randn(10) # biases

h = forward_pass(inputs, Wx, Wh, b)
print(h)
Trong mã này, các inputs được chuyển qua RNN từng bước một. Trong đó tại mỗi bước, input hiện tại được kết hợp với trạng thái ẩn trước đó, sau đó được chuyển qua hàm kích hoạt tanh để cập nhật trạng thái ẩn hiện tại.
Kiến trúc > Mạng Elman và mạng Jordan

Mạng Elman là mạng ba lớp (được sắp xếp theo chiều ngang là x, y và z trong hình minh họa) với việc bổ sung một tập hợp các đơn vị ngữ cảnh (u trong hình minh họa). Lớp ẩn ở giữa kết nối với các đơn vị ngữ cảnh u được cố định với trọng số là một. Tại mỗi time step, đầu vào được đưa về phía trước và quy tắc học tập được áp dụng. Các kết nối ngược cố định lưu một bản sao của các giá trị trước đó của các đơn vị ẩn trong các đơn vị ngữ cảnh u (vì chúng lan truyền qua các kết nối trước khi áp dụng quy tắc học tập). Do đó, mạng có thể duy trì một loại trạng thái, cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ như dự đoán chuỗi vượt quá khả năng của một multilayer perceptron tiêu chuẩn.
Mạng Jordan tương tự như mạng Elman. Các đơn vị ngữ cảnh được cung cấp từ lớp đầu ra thay vì lớp ẩn. Các đơn vị ngữ cảnh trong mạng Jordan cũng được gọi là lớp trạng thái. Chúng có một kết nối hồi quy với chính nó.
Mạng Elman và Jordan còn được gọi là "Mạng hồi quy đơn giản" (Simple recurrent networks- SRN).
x_{t}: vecto đầu vào
h_{t}: vecto lớp ẩn
h_{t}: vecto đầu ra
W,  U và  b: cSN) có một lớp ẩn ngẫu nhiên được kết nối thưa.ác ma trận tham số và vecto bias
\sigma _{h} và  \sigma _{y}: Các hàm kích hoạt
Kiến trúc > Mạng Hopfield

Bài chi tiết: Mạng Hopfield
Mạng Hopfield là một RNN trong đó tất cả các kết nối trên các lớp đều có kích thước bằng nhau. Nó yêu cầu các đầu vào cố định và do đó không phải là một RNN chung, vì nó không xử lý các chuỗi mẫu. Tuy nhiên, nó đảm bảo rằng nó sẽ hội tụ. Nếu các kết nối được đào tạo bằng cách sử dụng phương pháp học tiếng Do Thái thì mạng Hopfield có thể hoạt động như một bộ nhớ định địa chỉ nội dung robust, chống lại sự thay đổi kết nối.
Kiến trúc > Mạng Hopfield > Bộ nhớ kết hợp hai chiều (Bidirectional Associative Memory - BAM)

Bài chi tiết: Bộ nhớ kết hợp hai chiều
Mạng bộ nhớ kết hợp hai chiều (BAM) là một biến thể của mạng Hopfield lưu trữ dữ liệu kết hợp dưới dạng vectơ. Được giới thiệu bởi Bart Kosko vào năm 1988. Tính hai chiều xuất phát từ việc truyền thông tin qua ma trận và chuyển vị của nó. Thông thường, mã hóa lưỡng cực được ưu tiên hơn so với mã hóa nhị phân của các cặp kết hợp. Gần đây, các mô hình BAM ngẫu nhiên sử dụng bước Markov đã được tối ưu hóa để tăng tính ổn định của mạng và mức độ phù hợp với các ứng dụng trong thế giới thực. Mạng BAM có hai lớp, một trong hai lớp này có thể được điều khiển làm đầu vào để gọi lại liên kết và tạo đầu ra trên lớp kia.
Kiến trúc > Echo state (ESN)

Mạng echo state (ESN) có một lớp ẩn ngẫu nhiên được kết nối thưa. Trọng số của các nơ ron đầu ra là phần duy nhất của mạng có thể thay đổi (được huấn luyện). ESN tái tạo chuỗi thời gian nhất định rất tốt. Một biến thể cho mạng thần kinh spiking được gọi là liquid state machine.
Kiến trúc > Mạng thần kinh hồi quy độc lập (Independently RNN - IndRNN)

Mạng thần kinh hồi quy độc lập (IndRNN) giải quyết các vấn đề biến mất (vanishing) và bùng nổ(exploding) gradient trong RNN được kết nối đầy đủ truyền thống.  Mỗi nơ-ron trong một lớp chỉ nhận trạng thái quá khứ của chính nó dưới dạng thông tin ngữ cảnh (thay vì kết nối đầy đủ với tất cả các nơ-ron khác trong lớp này) và do đó, các nơ-ron độc lập với lịch sử của nhau. Lan truyền ngược gradient có thể được điều chỉnh để tránh hiện tượng vanishing và exploding gradient nhằm duy trì bộ nhớ dài hạn hoặc ngắn hạn. Thông tin về nơ-ron chéo được khám phá trong các lớp tiếp theo. IndRNN có thể được đào tạo mạnh mẽ với các hàm phi tuyến tính không bão hòa như ReLU. Sử dụng kết nối bỏ qua (skip connection), mạng sâu có thể được đào tạo.
Kiến trúc > Mạng thần kinh đệ quy (Recursive neural network)

Bài chi tiết: Mạng thần kinh đệ quy
Mạng thần kinh đệ quy được tạo bằng cách áp dụng đệ quy cùng một tập trọng số trên một cấu trúc giống như đồ thị khả vi bằng cách duyệt qua cấu trúc theo sắp xếp tô pô. Các mạng như vậy thường cũng được đào tạo theo chế độ đạo hàm tự động. Chúng có thể xử lý các biểu diễn phân bố của cấu trúc, chẳng hạn như các logic toán học. Một trường hợp đặc biệt của mạng thần kinh đệ quy là RNN có cấu trúc tương ứng với một chuỗi tuyến tính. Mạng thần kinh đệ quy đã được áp dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mạng Tenor thần kinh đệ quy sử dụng hàm tổng hợp dựa trên tensor cho tất cả các nút trong cây.
Kiến trúc > Neural history compressor

Trình nén lịch sử thần kinh là một chồng RNN không được giám sát. Ở cấp độ đầu vào, nó học cách dự đoán đầu vào tiếp theo từ các đầu vào trước đó. Chỉ những đầu vào không thể đoán trước của một số RNN trong hệ thống phân cấp mới trở thành đầu vào cho RNN cấp cao hơn tiếp theo, do đó hiếm khi tính toán lại trạng thái bên trong của nó. Do đó, mỗi RNN cấp cao hơn nghiên cứu một biểu diễn nén của thông tin trong RNN bên dưới. Điều này được thực hiện sao cho chuỗi đầu vào có thể được tái tạo chính xác từ biểu diễn ở mức cao nhất.
Mạng thần kinh hồi quy cơ bản được nén (bên trái) và mở ra (bên phải).
Mạng Elman
Một mạng Hopfield với bốn đơn vị
Kiến trúc một mạng thần kinh đệ quy đơn giản
Monnina nemorosa

| Monnina nemorosa> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Eudicots
Bộ (ordo): Fabales
Họ (familia): Polygalaceae
Chi (genus): Monnina
Loài (species): M. nemorosa
Danh pháp hai phần
Monnina nemorosa Kunth, 1821 
Monnina nemorosa là một loài thực vật có hoa trong họ Polygalaceae. Loài này được Kunth mô tả khoa học đầu tiên năm 1821.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Monnina nemorosa”. Truy cập ngày 17 tháng 9 năm 2013.[liên kết hỏng]