Les RNN existent sous différentes architectures selon la nature des données et la tâche à accomplir. Comprendre les différents types permet de choisir le RNN approprié pour une application donnée.

• Un à un : dans cette architecture, chaque entrée est associée à une seule sortie. Utilisé généralement pour les tâches de classification simples où la taille de l'entrée et de la sortie est fixe ;
• Un à plusieurs : dans cette architecture, une seule entrée génère plusieurs sorties. Utile pour des tâches telles que la génération de légendes d'images, où une image (entrée unique) génère une séquence de mots (sorties multiples) ;
• Plusieurs à un : ce type traite plusieurs entrées et génère une seule sortie. Exemple : analyse de sentiment, où une séquence de mots (entrée) est analysée pour produire un score de sentiment unique (sortie) ;
• Plusieurs à plusieurs : ici, plusieurs entrées produisent plusieurs sorties. Cette architecture est utilisée pour des tâches telles que la traduction automatique, où une séquence de mots dans une langue (entrée) est associée à une séquence de mots dans une autre langue (sortie).

Chaque type d'architecture RNN possède un cas d'utilisation spécifique, et le choix du modèle approprié est essentiel pour résoudre efficacement la tâche.