RNNs exist in verschiedenen Architekturen, abhängig von der Art der Daten und der jeweiligen Aufgabe. Das Verständnis der unterschiedlichen Typen unterstützt bei der Auswahl des passenden RNNs für eine bestimmte Anwendung.

• One to one: In dieser Architektur wird jeder Eingabe ein einzelner Ausgabewert zugeordnet. Typischerweise verwendet bei einfachen Klassifikationsaufgaben, bei denen Eingabe- und Ausgabengröße festgelegt sind;
• One to many: In dieser Architektur erzeugt eine einzelne Eingabe mehrere Ausgaben. Nützlich bei Aufgaben wie Bildbeschreibung, bei denen ein Bild (eine Eingabe) eine Wortsequenz (mehrere Ausgaben) generiert;
• Many to one: Dieser Typ verarbeitet mehrere Eingaben und erzeugt eine einzelne Ausgabe. Sentiment-Analyse ist ein Beispiel, bei dem eine Wortsequenz (Eingabe) analysiert wird, um einen einzelnen Sentimentwert (Ausgabe) zu erzeugen;
• Many to many: Hier erzeugen mehrere Eingaben mehrere Ausgaben. Diese Architektur wird bei Aufgaben wie maschineller Übersetzung verwendet, bei denen eine Wortsequenz in einer Sprache (Eingabe) einer Wortsequenz in einer anderen Sprache (Ausgabe) zugeordnet wird.

Jeder Typ der RNN-Architektur hat einen spezifischen Anwendungsfall, und die Auswahl der geeigneten Architektur ist entscheidend für eine effiziente Lösung der Aufgabe.