給出這些段落,告訴我什麼是迴圈神經網路, 它與卷積神經網路有什麼不同.
Context:迴圈神經網路 (RNN) 是一類人造神經網路,其中節點之間的連線可以建立一個迴圈,允許某些節點的輸出影響到相同節點的後續輸入. 這使得它能夠表現出時間動態行為. 源自前<unk>神經網路,RNN可以使用其內部狀態 (記憶體) 來處理可變長度的輸入序列. 這使得它們適用於諸如未分段,連線的手寫識別或語音識別等任務. 理論上,反覆的神經網路是圖靈完整的,並且可以執行任意程式來處理任意序列的輸入.  術語"迴圈神經網路"用於指無限衝動響應的網路類,而"卷積神經網路"指有限衝動響應的類. 這兩類網路都表現出時間動態行為. 有限脈衝迴圈網路是一個可展開並用嚴格前<unk>的神經網路取代的定向非迴圈圖,而無限脈衝迴圈網路是一個不能展開的定向迴圈圖.  有限脈衝和無限脈衝迴圈網路都可以有額外的儲存狀態,而儲存可以由神經網路直接控制. 儲存也可以被另一個網路或圖表所取代,如果它包含時間延遲或有反<unk>迴圈. 這些受控狀態被稱為封閉狀態或封閉記憶體,是長期短期記憶體網路 (LSTM) 和封閉迴圈單元的一部分. 這也被稱為反<unk>神經網路 (FNN).
迴圈神經網路是人工神經網路的一類,其中節點之間的連線可以建立一個迴圈,允許一些節點的輸出影響到相同節點的後續輸入.術語"迴圈神經網路"用於指無限衝動響應的網路類,而"卷積神經網路"指有限衝動響應的類.