1. Стохастический градиентный спуск (SGD): это базовый алгоритм оптимизации, который обновляет веса сети на основе градиента функции потерь относительно весов.

2. Адам: Адам (Адаптивная оценка момента) — это алгоритм адаптивной оптимизации, который вычисляет адаптивную скорость обучения для каждого параметра. Он сочетает в себе преимущества алгоритмов AdaGrad и RMSProp.

3. RMSProp: RMSProp (среднеквадратичное распространение) — это алгоритм оптимизации, который адаптивно регулирует скорость обучения для каждого параметра на основе среднего значения недавних градиентов.

4. Адаград: Адаград (адаптивный градиент) — это алгоритм оптимизации, который адаптирует скорость обучения для каждого параметра на основе исторических градиентов.

5. Ададельта: Ададельта — это вариант Адаграда, целью которого является решение проблемы агрессивного снижения скорости обучения. Он использует более сложный подход для адаптации скорости обучения.

6. Адамакс: Адамакс — это вариант Адама, который использует норму бесконечности (максимальное абсолютное значение) градиентов параметров для обновления скорости адаптивного обучения.

Это всего лишь несколько примеров алгоритмов оптимизации, обычно используемых в рекуррентных нейронных сетях. Выбор оптимизатора зависит от различных факторов, включая конкретную задачу, набор данных и сетевую архитектуру.