Compte tenu de ces paragraphes, dites-moi ce qu'est un réseau neuronal récurrent et en quoi il diffère d'un réseau neuronal convolutif.
Given these paragraphs, tell me what a recurrent neural network , and how it differs from a convolutional neural network.
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.
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.
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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).
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