給定這些段落，告訴我什麼是迴圈神經網路，以及它與摺積神經網路的區別是什麼。
迴圈神經網路（RNN）是一類人工神經網路，其中節點之間的連線可以建立一個迴圈，允許一些節點的輸出影響到同一節點的後續輸入。這使得它能夠表現出時間動態行為。RNN源於前饋神經網路，可以使用其內部狀態（記憶）來處理可變長度的輸入序列。這使它們適用於諸如未分段的連線手寫識別或語音識別等任務。迴圈神經網路在理論上是圖靈完備的，可以執行任意程式來處理任意序列的輸入。

術語「迴圈神經網路」用於指代具有無限沖激響應的網路類，而「摺積神經網路」則指有限沖激響應的網路類。這兩類網路都表現出時間動態行為。有限沖激迴圈網路是一個有向無環圖，可以展開並替換為嚴格的前饋神經網路，而無限沖激迴圈網路是一個有向迴圈圖，無法展開。

有限沖激和無限沖激迴圈網路都可以具有額外的儲存狀態，並且儲存可以由神經網路直接控制。儲存也可以被另一個網路或圖替換，如果該網路具有時間延遲或具有反饋環路。這些受控狀態稱為門控狀態或門控儲存，並且是長短期記憶網路（LSTM）和門控迴圈單元的一部分。這也被稱為反饋神經網路（FNN）。
迴圈神經網路是一類人工神經網路，其中節點之間的連線可以建立迴圈，允許某些節點的輸出影響相同節點的後續輸入。術語“迴圈神經網路”用於指代網路類別具有無限脈衝響應，而“卷積神經網路”指的是有限脈衝響應類。