循环神经网络（RNN：Recurrent neural networks）是具有时间联结的前馈神经网络：它们有了状态，通道与通道之间有了时间上的联系。神经元的输入信息，不仅包括前一神经细胞层的输出，还包括它自身在先前通道的状态。这就意味着：你的输入顺序将会影响神经网络的训练结果：相比先输入“曲奇饼”再输入“牛奶”，先输入“牛奶”再输入“曲奇饼”后，或许会产生不同的结果。RNN存在一大问题：梯度消失（或梯度爆炸，这取决于所用的激活函数），信息会随时间迅速消失，正如FFNN会随着深度的增加而失去信息一样。 直觉上，这不算什么大问题，因为这些都只是权重，而非神经元的状态，但随时间变化的权重正是来自过去信息的存储；如果权重是0或1000000，那之前的状态就不再有信息价值。 原则上，RNN可以在很多领域使用，因为大部分数据在形式上不存在时间线的变化，（不像语音或视频），它们能以某种序列的形式呈现出来。一张图片或一段文字可以一个像素或者一个文字地进行输入，因此，与时间相关的权重描述了该序列前一步发生了什么，而不是多少秒之前发生了什么。一般来说，循环神经网络是推测或补全信息很好的选择，比如自动补全。