Tham khảo Mạng_thần_kinh_hồi_quy

  1. ↑ Dupond, Samuel (2019). “A thorough review on the current advance of neural network structures.”. Annual Reviews in Control 14: 200–230. 
  2. ↑ Abiodun, Oludare Isaac; Jantan, Aman; Omolara, Abiodun Esther; Dada, Kemi Victoria; Mohamed, Nachaat Abdelatif; Arshad, Humaira (ngày 1 tháng 11 năm 2018). “State-of-the-art in artificial neural network applications: A survey”. Heliyon (bằng tiếng Anh) 4 (11): e00938. ISSN 2405-8440. PMID 30519653. doi:10.1016/j.heliyon.2018.e00938.  Đã bỏ qua tham số không rõ |doi-access= (trợ giúp)
  3. ↑ Tealab, Ahmed (ngày 1 tháng 12 năm 2018). “Time series forecasting using artificial neural networks methodologies: A systematic review”. Future Computing and Informatics Journal (bằng tiếng Anh) 3 (2): 334–340. ISSN 2314-7288. doi:10.1016/j.fcij.2018.10.003.  Đã bỏ qua tham số không rõ |doi-access= (trợ giúp)
  4. ↑ Graves, Alex; Liwicki, Marcus; Fernandez, Santiago; Bertolami, Roman; Bunke, Horst; Schmidhuber, Jürgen (2009). “A Novel Connectionist System for Improved Unconstrained Handwriting Recognition” (PDF). IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 31 (5): 855–868. doi:10.1109/tpami.2008.137. 
  5. ↑ Sak, Haşim; Senior, Andrew; Beaufays, Françoise (2014). “Long Short-Term Memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling” (PDF). 
  6. ↑ Li, Xiangang; Wu, Xihong (ngày 15 tháng 10 năm 2014). "Constructing Long Short-Term Memory based Deep Recurrent Neural Networks for Large Vocabulary Speech Recognition". arΧiv:1410.4281 [cs.CL]. 
  7. ↑ Miljanovic, Milos (Feb-Mar 2012). “Comparative analysis of Recurrent and Finite Impulse Response Neural Networks in Time Series Prediction” (PDF). Indian Journal of Computer and Engineering 3 (1).  Kiểm tra giá trị ngày tháng trong: |date= (trợ giúp)