RNN的类别：
循环神经网络主要应用于序列数据的处理，因输入与输出数据之间有时间上的关联性，所以在常规神经网络的基础上，加上了时间维度上的关联性，也就是有了循环神经网络。因此对于循环神经网络而言，它能够记录很长时间的历史信息，即使在某一时刻有相同的输入，但由于历史信息不同，也会得到不同的输出，这也是循环神经网络相比于常规网络的不同之处。
根据输入与输出之间的对应关系，可以将循环神经网络分为以下五大类别：
常规网络中的输入与输出大多是向量与向量之间的关联，不考虑时间上的联系，而在循环神经网络中，输入与输出之间大多是序列与序列(Sequence-to-Sequence.)之间的联系，也就产生了多种模式。
一对一（one to one）：最为简单的反向传播网络
一对多（one to many）：可用于图像捕捉（image captioning），将图像转换为文字
多对一（many to one）：常用于情感分析（sentiment analysis），将一句话中归为具体的情感类别。
多对多（ many to many）：常用于输入输出序列长度不确定时，例如机器翻译（machine translate），实质是两个神经网络的叠加。
不确定长度的多对多（many to many）（最右方）：常用于语音识别（speech recognition）中，输入与输出序列等长。