 Fi fun awọn wọnyi paragirafi, so fun mi ohun ti a recurrent aifọwọyi nẹtiwọki, ati bi o ti yatọ lati a convolutional aifọwọyi nẹtiwọki.Context:Nẹtiwọọki aifọwọyi ti o tun pada RNN jẹ kilasi ti awọn nẹtiwọọki aifọwọyi ti o jẹ eyiti awọn asopọ laarin awọn nẹtiwọọki le ṣẹda iyipo kan, gbigba abajade lati diẹ ninu awọn nẹtiwọọki lati ni ipa lori titẹsi atẹle si awọn nẹtiwọọki kanna. Èyí ló ń jẹ kó lè máa ṣe àwọn nǹkan tó bá ń lọ ní àkókò kan pàtó. Ti o wa lati awọn nẹtiwọọki nẹtiwọọki nẹtiwọọki nẹtiwọki, awọn RNNs le lo ipo inu wọn iranti lati ṣe ilana awọn ọna pipẹ ti o yipada ti awọn titẹsi. Èyí mú kí wọn wúlò fún àwọn iṣẹ bí ìdánimọ àdàkọ ọwọ tàbí ìdánimọ ọrọ tí a kò pín, tí a so pọ. Awọn nẹtiwọọki iṣan ti o tun ṣe atunṣe ni imọran ni Turing pipe ati pe o le ṣiṣe awọn eto ti o yanilenu lati ṣe ilana awọn ilana ti o yanilenu ti awọn ohun elo.  Ọrọ náà network neural recurrent ni a lò láti tọka sí ẹka àwọn nẹẹtì pẹlú ìdáhùn ìfúnpá tí kò lópin, nígbà tí convolutional neural network tọka sí ẹka ìdáhùn ìfúnpá tí kò lópin. Awọn kilasi mejeeji ti awọn nẹtiwọọki ṣe afihan ihuwasi agbara akoko. Àwòrán-àwòrán tí a darí tí a lè tú sílẹ tí a sì rọpò rẹ pẹlú àwòrán-àwòrán tí a gbé lọ síwájú tí a kò lè tú sílẹ, nígbà tí àwòrán-àwòrán tí a darí tí a kò lè tú sílẹ ni àwòrán-àwòrán tí a darí tí a kò lè tú sílẹ.  Awọn nẹtiwọọki ti o pari ati awọn nẹtiwọọki ti ko ni ailopin le ni awọn ipo ti o fipamọ afikun, ati ibi ipamọ naa le wa labẹ iṣakoso taara nipasẹ nẹtiwọọki iṣan. A tun le rọpo ibi ipamọ naa nipasẹ nẹtiwọọki miiran tabi aworan ti o ba ṣafikun awọn idaduro akoko tabi ni awọn iyipo atunbere. Iru awọn ipo iṣakoso bẹẹ ni a tọka si bi ipinle ti o ni ẹnu-ọna tabi iranti ti o ni ẹnu-ọna, ati pe o jẹ apakan ti awọn nẹtiwọọki iranti igba pipẹ LSTMs ati awọn ẹya ti o tun pada ti o ni ẹnu-ọna. Èyí ni a tún ń pè ní Feedback Neural Network FNN. : Nẹtiwọọki iṣan ti o tun pada jẹ kilasi ti awọn nẹtiwọọki iṣan atọwọda nibiti awọn asopọ laarin awọn nẹtiwọọki le ṣẹda iyipo kan, gbigba abajade lati diẹ ninu awọn nẹtiwọọki lati ni ipa lori titẹsi atẹle si awọn nẹtiwọọki kanna. Ọrọ naa nẹtiwọọki iṣan ti o tun pada ni a lo lati tọka si kilasi ti awọn nẹtiwọọki pẹlu idahun ailagbara ailopin, lakoko ti nẹtiwọọki iṣan iṣan iṣan tọka si kilasi idahun ailagbara ailopin. 