RNN мають різні архітектури залежно від характеру даних і поставленого завдання. Розуміння різних типів допоможе обрати відповідну RNN для конкретного застосування.

• Один до одного: у цій архітектурі кожен вхід відповідає одному виходу. Зазвичай використовується для простих задач класифікації, де розмір вхідних і вихідних даних фіксований;
• Один до багатьох: у цій архітектурі один вхід генерує кілька виходів. Корисно для задач на кшталт генерації підписів до зображень, де зображення (один вхід) породжує послідовність слів (кілька виходів);
• Багато до одного: цей тип обробляє кілька входів і генерує один вихід. Прикладом є аналіз тональності, де послідовність слів (вхід) аналізується для отримання одного показника тональності (вихід);
• Багато до багатьох: тут кілька входів породжують кілька виходів. Така архітектура використовується для задач на кшталт машинного перекладу, де послідовність слів однією мовою (вхід) перетворюється на послідовність слів іншою мовою (вихід).

Кожен тип архітектури RNN має своє специфічне застосування, і вибір відповідного типу є ключовим для ефективного вирішення завдання.