ডিপ লার্নিং মডেল, বিশেষ করে রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন), প্রকৃতপক্ষে তাদের স্থাপত্যের একটি মূল দিক হিসেবে রিকার্সিভ কম্বিনেশনগুলিকে লিভারেজ করে। এই পুনরাবৃত্ত প্রকৃতি RNN-কে মেমরির একটি ফর্ম বজায় রাখতে দেয়, যা তাদেরকে বিশেষ করে ক্রমিক ডেটার সাথে জড়িত কাজের জন্য উপযুক্ত করে তোলে, যেমন সময় সিরিজের পূর্বাভাস, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি। RNN-এর পুনরাবৃত্তিমূলক প্রকৃতি