MNIST_RNN: rekurencyjna sieć na danych MNIST
Own_image_recogn: rozpoznawanie osobno przygotowanego obrazka przez wytrenowaną sieć RNN
Cifar_transform&optymalizatory: testowanie optymalizatorów. Obrazki ulegają łosowej transformacji
Bledne_odpowiedzi: błędne odpowiedzi uzyskane na zbiorach testowych sieci konwulucyjnej i RNN. Błędy w zależności od parametrów początkowych
Dodawanie_RNN: dodawanie liczb w stystemie szesnastkowym. RNN
AR(2): testtowanie parametrów rekurencyjnej sieci na danych pochodzących z modeli AR(2) i AR(3)