Compte tenu de ces paragraphes, dites-moi ce qu'est un réseau neuronal récurrent et en quoi il diffère d'un réseau neuronal convolutif.
Un réseau neuronal récurrent (RNN) est une classe de réseaux neuronaux artificiels où les connexions entre les nœuds peuvent créer un cycle, permettant à la sortie de certains nœuds d'affecter l'entrée ultérieure des mêmes nœuds. Cela lui permet d'afficher un comportement dynamique temporel. Dérivés des réseaux neuronaux feedforward, les RNN peuvent utiliser leur état interne (mémoire) pour traiter des séquences d'entrées de longueur variable, ce qui les rend applicables à des tâches telles que la reconnaissance d'écriture manuscrite non segmentée et connectée ou la reconnaissance vocale. Les réseaux neuronaux récurrents sont théoriquement complets au sens de Turing et peuvent exécuter des programmes arbitraires pour traiter des séquences d'entrées arbitraires.

Le terme "réseau neuronal récurrent" est utilisé pour désigner la classe des réseaux à réponse impulsionnelle infinie, tandis que le terme "réseau neuronal convolutif" désigne la classe des réseaux à réponse impulsionnelle finie. Les deux classes de réseaux présentent un comportement dynamique temporel. Un réseau récurrent à réponse impulsionnelle finie est un graphe acyclique dirigé qui peut être déroulé et remplacé par un réseau neuronal strictement feedforward, tandis qu'un réseau récurrent à réponse impulsionnelle infinie est un graphe cyclique dirigé qui ne peut pas être déroulé.

Les réseaux récurrents à impulsion finie et à impulsion infinie peuvent avoir des états stockés supplémentaires, et le stockage peut être contrôlé directement par le réseau neuronal. Le stockage peut également être remplacé par un autre réseau ou graphe s'il incorpore des délais ou possède des boucles de rétroaction. Ces états contrôlés sont appelés états gérés ou mémoire gérée, et font partie des réseaux de mémoire à long terme (LSTM) et des unités récurrentes gérées. Ce type de réseau est également appelé réseau neuronal à rétroaction (FNN).
Un réseau neuronal récurrent est une classe de réseaux neuronaux artificiels où les connexions entre les nœuds peuvent créer un cycle, permettant à la sortie de certains nœuds d'affecter l'entrée ultérieure des mêmes nœuds. Le terme "réseau neuronal récurrent" est utilisé pour se référer à la classe de réseaux avec une réponse impulsionnelle infinie, tandis que le "réseau neuronal convolutionnel" se réfère à la classe de réponse impulsionnelle finie.
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.