RNNs exist in verschiedenen Architekturen, abhängig von der Art der Daten und der jeweiligen Aufgabe. Das Verständnis der unterschiedlichen Typen hilft dabei, das passende RNN für eine bestimmte Anwendung auszuwählen.

• One to one: In dieser Architektur wird jeder Eingabe ein einzelnes Ausgabeergebnis zugeordnet. Dies wird typischerweise bei einfachen Klassifizierungsaufgaben verwendet, bei denen die Eingabe- und Ausgabengröße festgelegt sind;
• One to many: In dieser Architektur erzeugt eine einzelne Eingabe mehrere Ausgaben. Dies ist nützlich bei Aufgaben wie Bildbeschreibung, bei denen ein Bild (eine Eingabe) eine Folge von Wörtern (mehrere Ausgaben) generiert;
• Many to one: Dieser Typ verarbeitet mehrere Eingaben und erzeugt eine einzelne Ausgabe. Sentiment-Analyse ist ein Beispiel, bei dem eine Wortfolge (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 Wortfolge in einer Sprache (Eingabe) einer Wortfolge in einer anderen Sprache (Ausgabe) zugeordnet wird.

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