Krahasoni dhe kontrastoni rrjetet nervore konvolucionare me rrjetet nervore të përsëritura.
Rrjetet nervore konvolucionare (CNN) dhe rrjetet nervore të përsëritura (RNN) janë të dy lloje të mësimit të thellë që përdoren për detyra të ndryshme të mësimit të makinerive si klasifikimi, segmentimi dhe regresioni . Dallimi kryesor midis tyre është mënyra se si ata përpunojnë të dhënat: CNN-të përpunojnë të dhënat hyrëse në një mënyrë hapësinore ndërsa RNN-të përpunojnë të dhënat në një mënyrë kohore. CNN-të janë më të përshtatshmet për detyra të tilla si vizioni kompjuterik, ndërsa RNN-të janë më të përshtatshmet për detyra të tilla si përpunimi i gjuhës natyrore. Një tjetër ndryshim kryesor midis CNN-ve dhe RNN-ve është struktura e tyre: CNN-të kanë shtresa të shumta filtrash konvolucionalë ndërsa RNN-të kanë shtresa të moduleve të përsëritura.