Il vantaggio dell'utilizzo di un modello di rete neurale ricorrente (RNN) è che è in grado di elaborare sequenze di input e output, consentendogli di comprendere il contesto dei dati che aiuta a migliorare l'accuratezza delle previsioni. Lo svantaggio è che gli RNN sono computazionalmente costosi e soggetti a gradienti che svaniscono ed esplodono, il che può limitarne le prestazioni.
Confronta i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo di un modello di rete neurale ricorrente (RNN).