ニューラルネットワーク(NN)は、再帰型と非再帰型の2つの大きなカテゴリに分けられるが、通常はこれらが別個の機械学習アルゴリズムとして扱われている。しかし、本論文では、これらのNNには密接な関係があり、多くの一般的なNNモデルが反復写像として表現できることを示す。この反復写像の視点は、NNの理論的および実用的側面を明らかにする洞察を与える。