Recurrent Neural Networks (RNN’s) zijn een type neuraal netwerk dat ontworpen is voor het verwerken van sequentiële gegevens. In tegenstelling tot feedforward netwerken, hebben RNN’s interne feedback loops die informatie van vorige stappen kunnen doorgeven aan toekomstige stappen.

RNN’s werken door:

1. Input verwerken op elk moment in de sequentie
2. Een verborgen toestand bijwerken die informatie van vorige stappen bevat
3. Dit patroon voor elke stap in de sequentie herhalen

Dit maakt RNN’s ideaal voor taken waarbij context en volgorde belangrijk zijn. Moderne varianten zoals LSTM (Long Short-Term Memory) en GRU (Gated Recurrent Unit) lossen het probleem van het verdwijnende gradiënten op en kunnen langere-termijnafhankelijkheden beter vastleggen.