請告訴我什麼是反復性神經網路,
Context:迴圈神經網路 (RNN) 是一類人造神經網路, 節點之間的連線可以創造一個迴圈, 讓某些節點的輸出影響到相同節點的後續輸入. 這使得它能夠呈現時間動態行為. 源自前傳神經網路, RNN 能夠使用其內部狀態 (記憶體) 處理可變長度的輸入序列. 這使得它們可以應用於未分割,連線的手寫識別或語音識別等任務. 理論上是一個完整的圖靈神經網路,  "反復性神經網路"是指具有無限衝動反應的網路型別, 而"卷變性神經網路"是指具有有限衝動反應的網路型別. 這兩類網路都呈現時間動態行為. 一種有限衝動回覆性網路是一個可展開並用嚴格前傳神經網路取代的指向性環形圖, 而無限衝動回覆性網路則是一個不能展開的指向性環形圖.  既有限衝動和無限衝動迴圈網路可以有額外的儲存狀態, 儲存可以由神經網路直接控制. 儲存也可以用另一種網路或圖表來替換, 這類受控狀態被稱為門狀態或門內記憶體, 並是長短記憶體網路 (LSTM) 和門內復雜單元的一部分. 這也被稱為反<unk>神經網路 (FNN).
迴圈性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創造一個迴圈,使某些節點的輸出能夠影響到相同節點的後續輸入. "迴圈性神經網路"是指具有無限衝動反應的網路型別,而"卷變性神經網路"是指具有有限衝動反應的網路型別.