आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का एक वर्ग है जहां नोड्स के बीच कनेक्शन एक चक्र बना सकता है, जिससे कुछ नोड्स से आउटपुट उसी नोड्स में बाद के इनपुट को प्रभावित कर सकता है। यह इसे अस्थायी गतिशील व्यवहार प्रदर्शित करने की अनुमति देता है। फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क से व्युत्पन्न, आरएनएन इनपुट के परिवर्तनीय लंबाई अनुक्रमों को संसाधित करने के लिए अपनी आंतरिक स्थिति (मेमोरी) का उपयोग कर सकते हैं। यह उन्हें अखंडित, कनेक्टेड लिखावट पहचान या वाक् पहचान जैसे कार्यों पर लागू करता है। आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क सैद्धांतिक रूप से ट्यूरिंग पूर्ण हैं और इनपुट के मनमाने अनुक्रमों को संसाधित करने के लिए मनमाने कार्यक्रम चला सकते हैं।

शब्द "आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क" का उपयोग अनंत आवेग प्रतिक्रिया वाले नेटवर्क के वर्ग को संदर्भित करने के लिए किया जाता है, जबकि "कन्वेंशनल तंत्रिका नेटवर्क" परिमित आवेग प्रतिक्रिया के वर्ग को संदर्भित करता है। नेटवर्क के दोनों वर्ग अस्थायी गतिशील व्यवहार प्रदर्शित करते हैं। एक परिमित आवेग आवर्तक नेटवर्क एक निर्देशित चक्रीय ग्राफ है जिसे अनियंत्रित किया जा सकता है और सख्ती से फीडफॉरवर्ड तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रतिस्थापित किया जा सकता है, जबकि एक अनंत आवेग आवर्तक नेटवर्क एक निर्देशित चक्रीय ग्राफ है जिसे अनियंत्रित नहीं किया जा सकता है।

परिमित आवेग और अनंत आवेग आवर्ती नेटवर्क दोनों में अतिरिक्त संग्रहीत स्थिति हो सकती है, और भंडारण तंत्रिका नेटवर्क द्वारा सीधे नियंत्रण में हो सकता है। यदि भंडारण में समय की देरी या फीडबैक लूप शामिल है तो स्टोरेज को किसी अन्य नेटवर्क या ग्राफ़ द्वारा भी बदला जा सकता है। ऐसी नियंत्रित अवस्थाओं को गेटेड अवस्था या गेटेड मेमोरी के रूप में जाना जाता है, और ये दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी नेटवर्क (LSTM) और गेटेड आवर्ती इकाइयों का हिस्सा हैं। इसे फीडबैक न्यूरल नेटवर्क (FNN) भी कहा जाता है।
आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का एक वर्ग है जहां नोड्स के बीच कनेक्शन एक चक्र बना सकता है, जिससे कुछ नोड्स से आउटपुट उसी नोड्स में बाद के इनपुट को प्रभावित कर सकता है। शब्द "आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क" का उपयोग नेटवर्क के वर्ग को संदर्भित करने के लिए किया जाता है एक अनंत आवेग प्रतिक्रिया के साथ, जबकि "कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क" परिमित आवेग प्रतिक्रिया के वर्ग को संदर्भित करता है।
आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का एक वर्ग है जहां नोड्स के बीच कनेक्शन एक चक्र बना सकता है, जिससे कुछ नोड्स से आउटपुट उसी नोड्स में बाद के इनपुट को प्रभावित कर सकता है। यह इसे अस्थायी गतिशील व्यवहार प्रदर्शित करने की अनुमति देता है। फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क से व्युत्पन्न, आरएनएन इनपुट के परिवर्तनीय लंबाई अनुक्रमों को संसाधित करने के लिए अपनी आंतरिक स्थिति (मेमोरी) का उपयोग कर सकते हैं। यह उन्हें अखंडित, कनेक्टेड लिखावट पहचान या वाक् पहचान जैसे कार्यों पर लागू करता है। आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क सैद्धांतिक रूप से ट्यूरिंग पूर्ण हैं और इनपुट के मनमाने अनुक्रमों को संसाधित करने के लिए मनमाने कार्यक्रम चला सकते हैं।

शब्द "आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क" का उपयोग अनंत आवेग प्रतिक्रिया वाले नेटवर्क के वर्ग को संदर्भित करने के लिए किया जाता है, जबकि "कन्वेंशनल तंत्रिका नेटवर्क" परिमित आवेग प्रतिक्रिया के वर्ग को संदर्भित करता है। नेटवर्क के दोनों वर्ग अस्थायी गतिशील व्यवहार प्रदर्शित करते हैं। एक परिमित आवेग आवर्तक नेटवर्क एक निर्देशित चक्रीय ग्राफ है जिसे अनियंत्रित किया जा सकता है और सख्ती से फीडफॉरवर्ड तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रतिस्थापित किया जा सकता है, जबकि एक अनंत आवेग आवर्तक नेटवर्क एक निर्देशित चक्रीय ग्राफ है जिसे अनियंत्रित नहीं किया जा सकता है।

परिमित आवेग और अनंत आवेग आवर्ती नेटवर्क दोनों में अतिरिक्त संग्रहीत स्थिति हो सकती है, और भंडारण तंत्रिका नेटवर्क द्वारा सीधे नियंत्रण में हो सकता है। यदि भंडारण में समय की देरी या फीडबैक लूप शामिल है तो स्टोरेज को किसी अन्य नेटवर्क या ग्राफ़ द्वारा भी बदला जा सकता है। ऐसी नियंत्रित अवस्थाओं को गेटेड अवस्था या गेटेड मेमोरी के रूप में जाना जाता है, और ये दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी नेटवर्क (LSTM) और गेटेड आवर्ती इकाइयों का हिस्सा हैं। इसे फीडबैक न्यूरल नेटवर्क (FNN) भी कहा जाता है।