이 단락이 주어지면 순환 신경망 이 무엇이며 컨볼루션 신경망과 어떻게 다른지 설명하세요.
순환 신경망(RNN)은 노드 간의 연결이 주기를 만들어 일부 노드의 출력이 동일한 노드의 후속 입력에 영향을 줄 수 있는 인공 신경망의 한 종류입니다. 이를 통해 시간적 동적 동작을 나타낼 수 있습니다. 피드포워드 신경망에서 파생된 RNN은 내부 상태(메모리)를 사용하여 가변 길이의 입력 시퀀스를 처리할 수 있습니다. 따라서 분할되지 않고 연결된 필기 인식이나 음성 인식과 같은 작업에 적용할 수 있습니다. 순환 신경망은 이론적으로 튜링 완전체이며 임의의 프로그램을 실행하여 임의의 입력 시퀀스를 처리할 수 있습니다.

'순환 신경망'이라는 용어는 무한한 임펄스 응답을 가진 네트워크 클래스를 가리키는 데 사용되는 반면, '합성곱 신경망'은 유한 임펄스 응답을 가진 네트워크 클래스를 가리킵니다. 두 종류의 네트워크 모두 시간적 동적 동작을 나타냅니다. 유한 임펄스 순환 신경망은 풀어서 엄격한 피드포워드 신경망으로 대체할 수 있는 방향성 비순환 그래프인 반면, 무한 임펄스 순환 신경망은 풀어서 대체할 수 없는 방향성 순환 그래프입니다.

유한 임펄스 및 무한 임펄스 순환 네트워크 모두 추가 저장 상태를 가질 수 있으며, 저장 상태는 신경망에 의해 직접 제어될 수 있습니다. 시간 지연을 포함하거나 피드백 루프가 있는 경우 저장소를 다른 네트워크나 그래프로 대체할 수도 있습니다. 이러한 제어 상태를 게이트 상태 또는 게이트 메모리라고 하며, 장단기 메모리 네트워크(LSTM) 및 게이트 반복 장치의 일부입니다. 이를 피드백 신경망(FNN)이라고도 합니다.
순환 신경망은 노드 간의 연결이 주기를 만들어 일부 노드의 출력이 동일한 노드의 후속 입력에 영향을 줄 수 있는 인공 신경망의 한 종류로, '순환 신경망'이라는 용어는 무한한 임펄스 응답을 가진 네트워크 클래스를 가리키는 데 사용되는 반면 '합성곱 신경망'은 유한한 임펄스 응답을 가진 네트워크 클래스를 의미합니다.
Given these paragraphs, tell me what a recurrent neural network , and how it differs from a convolutional neural network.
A recurrent neural network (RNN) is a class of artificial neural networks where connections between nodes can create a cycle, allowing output from some nodes to affect subsequent input to the same nodes. This allows it to exhibit temporal dynamic behavior. Derived from feedforward neural networks, RNNs can use their internal state (memory) to process variable length sequences of inputs. This makes them applicable to tasks such as unsegmented, connected handwriting recognition or speech recognition. Recurrent neural networks are theoretically Turing complete and can run arbitrary programs to process arbitrary sequences of inputs.

The term "recurrent neural network" is used to refer to the class of networks with an infinite impulse response, whereas "convolutional neural network" refers to the class of finite impulse response. Both classes of networks exhibit temporal dynamic behavior. A finite impulse recurrent network is a directed acyclic graph that can be unrolled and replaced with a strictly feedforward neural network, while an infinite impulse recurrent network is a directed cyclic graph that can not be unrolled.

Both finite impulse and infinite impulse recurrent networks can have additional stored states, and the storage can be under direct control by the neural network. The storage can also be replaced by another network or graph if that incorporates time delays or has feedback loops. Such controlled states are referred to as gated state or gated memory, and are part of long short-term memory networks (LSTMs) and gated recurrent units. This is also called Feedback Neural Network (FNN).
A recurrent neural network is a class of artificial neural networks where connections between nodes can create a cycle, allowing output from some nodes to affect subsequent input to the same nodes.The term "recurrent neural network" is used to refer to the class of networks with an infinite impulse response, whereas "convolutional neural network" refers to the class of finite impulse response.