Porównaj zalety i wady stosowania sieci neuronowych rekurencyjnych w porównaniu z sieciami neuronowymi konwolucyjnymi.
Rekurencyjne sieci neuronowe son w stanie uchwycić wzorce czasowe w danych i mogą być wykorzystywane do rozpoznawania tekstu lub mowy. Są one dobrze przystosowane do zadań, które wymagają, aby algorytm pamiętał przeszłe wydarzenia. Jednakże, mogą być wolniejsze w treningu niż sieci neuronowe konwolucyjne i są podatne na degradację w przypadko długotrwałych zależności. Sieci neuronowe konwolucyjne son dobre w identyfikowanio lokalnych cech w obrazie, są bardziej wydajne w przetwarzaniu danych i mogą być wykorzystywane do rozpoznawania obiektów lob twarzy. Jednakże, mają tendencję do trudności w przypadku długotrwalych zależności i mają wyrzszy koszt obliczeniowy.