リカレントニューラル・ネットワーク（neural network）とは何か、また畳み込みニューラル・ネットワーク（neural network）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（neural network）（RNN）は、人工ニューラル・ネットワーク（neural network）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（neural network）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[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（neural network）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。

リカレントニューラル・ネットワーク（neural network）」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（neural network）」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。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（neural network）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（neural network）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（neural network）（FNN）とも呼ばれる。
リカレントニューラル・ネットワーク（neural network）とは、人工ニューラル・ネットワーク（neural network）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。「リカレントニューラル・ネットワーク（neural network）」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（neural network）」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。