リカレントニューラルネットワークとは何か、また畳み込みニューラルネットワークとどう違うのか、この2点を教えてください。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、人工ニューラルネットワークの一種で、ノード間の接続がサイクルを作り出し、あるノードからの出力が同じノードへの後続の入力に影響を与えることができるものです。このため、時間的な動的挙動を示すことができます。フィードフォワードニューラルネットワークから派生したRNNは、その内部状態（メモリ）を使用して、可変長の入力シーケンスを処理することができます[1][2][3] このため、セグメント化されていない、接続された手書き認識[4]や音声認識などのタスクに適用できます[5][6] Recurrentニューラルネットワークは理論上チューリング完全で、任意のプログラムを実行して任意の入力シーケンスを処理できます[7]。

リカレントニューラルネットワーク」という用語は、無限インパルス応答を持つネットワークのクラスを指すのに使われ、「コンボリューショナルニューラルネットワーク」は、有限インパルス応答のクラスを指すのに使われています。どちらのクラスのネットワークも時間的な動的挙動を示す[8]。有限インパルスリカレントネットワークは有向無サイクルグラフで、展開して厳密にフィードフォワードニューラルネットワークに置き換えることができ、無限インパルスリカレントネットワークは有向環状グラフで、展開することができない。

有限インパルスと無限インパルスのリカレントネットワークはどちらも記憶された状態を追加することができ、その記憶はニューラルネットワークによって直接制御することができます。また、記憶装置は、時間遅延を組み込んだり、フィードバックループを持つ場合は、別のネットワークやグラフで置き換えることができる。このような制御された状態は、ゲート状態またはゲート記憶と呼ばれ、長短期記憶ネットワーク（LSTM）やゲートリカレントユニットの一部である。これはフィードバックニューラルネットワーク（FNN）とも呼ばれる。
リカレントニューラルネットワークとは、人工ニューラルネットワークの一種で、ノード間の接続がサイクルを作り出し、あるノードからの出力が同じノードへの後続の入力に影響を与えることができるでござる。「リカレントニューラルネットワーク」という用語は、無限インパルス応答を持つネットワークのクラスを指すのに対し、「畳み込みニューラルネットワーク」は有限インパルス応答を持つクラスを指すのに用いられるでござる。