Erkläre mir anhand dieser Absätze, was ein rekurrentes neuronales Netz ist und wie es sich von einem faltigen neuronalen Netz unterscheidet.
Ein rekurrentes neuronales Netz (RNN) ist eine Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, bei denen die Verbindungen zwischen den Knoten einen Zyklus bilden können, so dass die Ausgaben einiger Knoten die nachfolgenden Eingaben an denselben Knoten beeinflussen. Dadurch können sie ein zeitlich dynamisches Verhalten zeigen. Abgeleitet von neuronalen Vorwärtsnetzwerken können RNNs ihren internen Zustand (Speicher) nutzen, um Sequenzen von Eingaben variabler Länge zu verarbeiten. Dadurch eignen sie sich für Aufgaben wie die unsegmentierte, verknüpfte Handschrifterkennung oder die Spracherkennung. Rekurrente neuronale Netzwerke sind theoretisch Turing-vollständig und können beliebige Programme ausführen, um beliebige Sequenzen von Eingaben zu verarbeiten.

Der Begriff "rekurrentes neuronales Netz" bezieht sich auf die Klasse der Netze mit unendlicher Impulsantwort, während sich der Begriff "konvolutionelles neuronales Netz" auf die Klasse mit endlicher Impulsantwort bezieht. Beide Klassen von Netzen weisen ein zeitlich dynamisches Verhalten auf. Ein rekurrentes Netz mit endlicher Impulsantwort ist ein gerichteter azyklischer Graph, der abgerollt und durch ein neuronales Netz mit strikter Vorwärtssteuerung ersetzt werden kann, während ein rekurrentes Netz mit unendlicher Impulsantwort ein gerichteter zyklischer Graph ist, der nicht abgerollt werden kann.

Sowohl endliche als auch unendliche rekurrente Impulsnetze können zusätzliche gespeicherte Zustände haben, die direkt vom neuronalen Netz gesteuert werden können. Der Speicher kann auch durch ein anderes Netz oder einen anderen Graphen ersetzt werden, wenn dieser eine Zeitverzögerung oder Rückkopplungsschleifen enthält. Solche kontrollierten Zustände werden als gated state oder gated memory bezeichnet und sind Teil von Netzwerken mit Langzeitgedächtnis (LSTMs) und gated recurrent units. Dies wird auch als Feedback Neural Network (FNN) bezeichnet.
Ein rekurrentes neuronales Netz ist eine Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, bei denen die Verbindungen zwischen den Knoten einen Zyklus erzeugen können, so dass die Ausgabe von einigen Knoten die nachfolgende Eingabe an denselben Knoten beeinflusst Der Begriff "rekurrentes neuronales Netz" bezieht sich auf die Klasse der Netze mit einer unendlichen Impulsantwort, während "faltbares neuronales Netz" sich auf die Klasse mit endlicher Impulsantwort bezieht.
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.[1][2][3] This makes them applicable to tasks such as unsegmented, connected handwriting recognition[4] or speech recognition.[5][6] Recurrent neural networks are theoretically Turing complete and can run arbitrary programs to process arbitrary sequences of inputs.[7]

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.[8] 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.