Human: 순환 신경망(RNN)은 노드 간의 연결이 주기를 만들어 일부 노드의 출력이 동일한 노드의 후속 입력에 영향을 줄 수 있는 인공 신경망의 한 종류입니다. 이를 통해 시간적 동적 동작을 나타낼 수 있습니다. 피드포워드 신경망에서 파생된 RNN은 내부 상태(메모리)를 사용하여 가변 길이의 입력 시퀀스를 처리할 수 있습니다. 따라서 분할되지 않고 연결된 필기 인식이나 음성 인식과 같은 작업에 적용할 수 있습니다. 순환 신경망은 이론적으로 튜링 완전체이며 임의의 프로그램을 실행하여 임의의 입력 시퀀스를 처리할 수 있습니다.

'순환 신경망'이라는 용어는 무한한 임펄스 응답을 가진 네트워크 클래스를 가리키는 데 사용되는 반면, '합성곱 신경망'은 유한 임펄스 응답을 가진 네트워크 클래스를 가리킵니다. 두 종류의 네트워크 모두 시간적 동적 동작을 나타냅니다. 유한 임펄스 순환 신경망은 풀어서 엄격한 피드포워드 신경망으로 대체할 수 있는 방향성 비순환 그래프인 반면, 무한 임펄스 순환 신경망은 풀어서 대체할 수 없는 방향성 순환 그래프입니다.

유한 임펄스 및 무한 임펄스 순환 네트워크 모두 추가 저장 상태를 가질 수 있으며, 저장 상태는 신경망에 의해 직접 제어될 수 있습니다. 시간 지연을 포함하거나 피드백 루프가 있는 경우 저장소를 다른 네트워크나 그래프로 대체할 수도 있습니다. 이러한 제어 상태를 게이트 상태 또는 게이트 메모리라고 하며, 장단기 메모리 네트워크(LSTM) 및 게이트 반복 장치의 일부입니다. 이를 피드백 신경망(FNN)이라고도 합니다. 
이 단락이 주어지면 순환 신경망 이 무엇이며 컨볼루션 신경망과 어떻게 다른지 설명하세요. 

Assistant: 순환 신경망은 노드 간의 연결이 주기를 만들어 일부 노드의 출력이 동일한 노드의 후속 입력에 영향을 줄 수 있는 인공 신경망의 한 종류로, '순환 신경망'이라는 용어는 무한한 임펄스 응답을 가진 네트워크 클래스를 가리키는 데 사용되는 반면 '합성곱 신경망'은 유한한 임펄스 응답을 가진 네트워크 클래스를 의미합니다.</s>