الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) تُستخدم على نطاق واسع في مجال العلوم العصبية كنماذج للنشاط العصبي المحلي. وقد تم تحديد العديد من خصائص الشبكة العصبية المتكررة الواحدة نظريًا بشكل جيد، ولكن علم الأعصاب التجريبي قد اتجه نحو دراسة المناطق المتداخلة المتعددة، مما يتطلب توسيع نظرية الشبكات العصبية المتكررة بنفس القدر. نحن نتبنى نهجًا بناءً لحل هذه المشكلة، مستفيدين من أدوات النظرية غير الخطية للتحكم والتعلم الآلي لتحديد متى ستكون مجموعات الشبكات العصبية المتكررة المستقرة مستقرة بدورها. وبشكل مهم، نشتق شروطًا تسمح بوجود روابط رد فعل كبيرة بين الشبكات العصبية المتكررة المتفاعلة. نقوم بتقنين هذه الشروط لتسهيل التحسين باستخدام تقنيات تعتمد على التدرج، ونظهر أن الشبكات المستقرة المقيدة بالاستقرار "شبكة من الشبكات" يمكن أن تؤدي بشكل جيد في مهام مقاييس المعالجة التسلسلية الصعبة. معًا، تقدم نتائجنا منهجًا مبدئيًا لفهم الوظائف الموزعة والوحدوية في الدماغ.