Le reti neurali ricorrenti sono in grado di catturare modelli temporali nei dati e possono essere utilizzate per il riconoscimento di testo o vocale. Sono adatti per attività che richiedono all'algoritmo di ricordare eventi passati. Tuttavia, possono essere più lenti da addestrare rispetto alle reti neurali convoluzionali e sono soggette a degrado a causa delle dipendenze a lungo termine. Le reti neurali convoluzionali sono efficaci nell'identificare le caratteristiche locali in un'immagine, sono più efficienti con i dati e possono essere utilizzate per il riconoscimento di oggetti o facciali. Tuttavia, tendono a lottare con le dipendenze a lungo termine e hanno un costo computazionale più elevato.
Confronta i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo di una rete neurale ricorrente rispetto a una rete neurale convoluzionale.