FC - Fully Connected, CNN - Convolutional Neural Network과 RNN - Recurrent Neural Network가 대표 3총사인데, 사실 셋이 하나입니다.
RNN은 CNN을 약간 뒤틀어 둔 것이고, CNN은 FC를 약간 틀어 놓은 거니까, 결국 전부 FC인 셈이죠. 이 셋의 차이와 공통점을 불초소생이 유튜브에 올려둔게 있습니다. Stanford CS231강의를 (일종의) 한국어로 갱신한 건데, 이 세 알고리즘의 근본 메커니즘이 궁금하신 분들 참고바랍니다(불초소생이 유머 포인트입니다. 리얼리?).
추가적으로 더 공부해 보실 분은 David Silver의 강의와 Berkeley RL Course 추천합니다(유튜브). 한국도 KAIST 강의가 좋다던데, 대전은 너무 멀어서....