시계열 데이터(time-series data)와 같이 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 심층 기계 학습(Deep learning) 모델.

기준 시점(t)과 다음 시점(t+1)에 네트워크를 연결하여 구성한 인공 신경망(ANN)이다. 그러나 매 시점에 심층 신경망(DNN)이 연결되어 있을 경우 오래전 데이터에 의한 기울기 값이 소실되는 문제(vanishing gradient problem)로 학습이 어려워진다. 이를 해결하는 대표적인 순환 신경망 모델로 LSTM(Long-Short Term Memory, 장단기 메모리)이 있다. 그러나 LSTM도 여전히 매우 긴 시퀀스에서는 이러한 문제를 완벽히 해결하지는 못한다.