Krahasoni dhe kontrastoni rrjetet neuronale konvolucionale me rrjetet neuronale rikurruese.
Rrjetet neurale konvolucionale (CNN) dhe rrjetet neurale rikurruese (RNN) janë të dy llojet e të mësuarit të thellë të përdorur për detyra të ndryshme të të mësuarit të makinës si klasifikimi, segmentimi dhe regresioni. Dallimi kryesor midis tyre është mënyra se si ato përpunojnë të dhënat: CNN-të përpunojnë të dhënat e hyrjes në një mënyrë hapësinore ndërsa RNN-të përpunojnë të dhënat në një mënyrë temporale. CNN-të janë më të përshtatshme për detyra të tilla si vizioni kompjuterik, ndërsa RNN-të janë më të përshtatshme për detyra të tilla si përpunimi i gjuhës natyrore. Një tjetër dallim kryesor midis CNN-ve dhe RNN-ve është struktura e tyre: CNN-të kanë shtresa të shumta të filtrave konvolucionale ndërsa RNN-të kanë shtresa të moduleve rikurruese.