Разница между рекурсивными и рекуррентными нейронными сетями заключается в их структуре и задачах:

1. Рекурсивные нейронные сети работают на структурах общего типа, включающих иерархию. 1 Базовая структура сети — бинарное дерево, состоящее из родительского компонента (корня) и дочерних компонентов (листьев). 1 Входная последовательность данных подаётся на листья, а корень использует классификатор для определения класса и меры. 1
2. Рекуррентные нейронные сети работают исключительно на линейной прогрессии во времени, связывая предыдущий момент времени со следующим через скрытый нейронный слой. 1 В таких сетях нейроны обмениваются информацией между собой: например, вдобавок к новому кусочку входящих данных нейрон также получает некоторую информацию о предыдущем состоянии сети. 2 Таким образом в сети реализуется «память», что позволяет анализировать любые последовательности данных, в которых важно, в каком порядке идут значения. 2