Rekurrentne närvivõrk
Rekurrentne närvivõrk (RNN) on tehisnärvivõrkude klass, kus ühendused sõlmede vahel moodustavad suunatud graafi mööda jada. See võimaldab närvivõrgul ära tunda mustreid andmejadades. Erinevalt pärilevivõrkudest saab RNN kasutada oma sisemist olekut (mälu), et töödelda sisendite järjendeid. See muudab need kasutatavaks toimingutes nagu segmenteerimata ja ühendatud käekirja tuvastamine või kõnetuvastus. Mõistet "rekurrentne närvivõrk" kasutatakse valimatult, et viidata kahele laiale liigile sarnase üldise struktuuriga närvivõrkudele, millest üks on lõpliku siirdega ja teine on piiramatu siirdega. Mõlemad neist väljendavad ajalist dünaamilist käitumist. Lõpliku siirdega rekurrentne võrk on tsükliteta suunatud graaf, mille saab kirja panna ja asendada rangelt pärilevivõrguga, samas piiramatu siirdega rekurrentne võrk on suunatud tsükleid sisaldav graaf, mida ei ole võimalik asendada pärilevivõrguga. Nii lõpliku siirdega kui ka piiramatu siirdega rekurrentsed võrgud võivad omada lisaks veel salvestatud olekut, mis võib olla otsese närvivõrgu kontrolli all. Salvestatud olek võib olla ka asendatud teise võrgu või graafiga, kui see sisaldab ajalisi viivitusi või tagasisideahelaid. Sellised kontrollitud olekud on üks osa tüüpides LSTM ja GRU.