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