 Evrişimli bir sinir ağına karşı tekrarlayan bir sinir ağı kullanmanın avantajlarını ve dezavantajlarını karşılaştırın.
 Tekrarlayan sinir ağları, verilerdeki zamansal kalıpları yakalayabilir ve metin veya konuşma tanıma için kullanılabilir. Algoritmanın geçmiş olayları hatırlamasını gerektiren görevler için çok uygundurlar. Ancak, evrişimli sinir ağlarından daha yavaş eğitilebilirler ve uzun vadeli bağımlılıklarda bozulmaya eğilimlidirler. Evrişimli sinir ağları, bir görüntüdeki yerel özellikleri tanımlamada iyidir, verilerle daha verimlidir ve nesne veya yüz tanıma için kullanılabilir. Ancak, uzun vadeli bağımlılıklarla mücadele etme eğilimindedirler ve daha yüksek bir hesaplama maliyetine sahiptirler.