リカレントニューラルネットワークとは何か、また畳み込みニューラルネットワークとどう違うのか、この2点を教えてください。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、人工ニューラルネットワークの一種で、ノード間の接続がサイクルを作り出し、あるノードからの出力が同じノードへの後続の入力に影響を与えることができるものなのだ。このため、時間的な動的挙動を示すことができるのだ。フィードフォワードニューラルネットワークから派生したRNNは、その内部状態（メモリ）を使用して、可変長の入力シーケンスを処理することができます このため、セグメント化されていない、接続された手書き認識や音声認識などのタスクに適用できます Recurrentニューラルネットワークは理論上チューリング完全で、任意のプログラムを実行して任意の入力シーケンスを処理できます。

リカレントニューラルネットワーク」という用語は、無限インパルス応答を持つネットワークのクラスを指すのに使われ、「コンボリューショナルニューラルネットワーク」は、有限インパルス応答のクラスを指すのに使われているのだ。どちらのクラスのネットワークも時間的な動的挙動を示す。有限インパルスリカレントネットワークは有向無サイクルグラフで、展開して厳密にフィードフォワードニューラルネットワークに置き換えることができ、無限インパルスリカレントネットワークは有向環状グラフで、展開することができない。

有限インパルスと無限インパルスのリカレントネットワークはどちらも記憶された状態を追加することができ、その記憶はニューラルネットワークによって直接制御することができるのだ。また、記憶装置は、時間遅延を組み込んだり、フィードバックループを持つ場合は、別のネットワークやグラフで置き換えることができる。このような制御された状態は、ゲート状態またはゲート記憶と呼ばれ、長短期記憶ネットワーク（LSTM）やゲートリカレントユニットの一部なのだ。これはフィードバックニューラルネットワーク（FNN）とも呼ばれる。
リカレントニューラルネットワークとは、人工ニューラルネットワークの一種で、ノード間の接続がサイクルを作り出し、あるノードからの出力が同じノードへの後続の入力に影響を与えることができるなのだ。「リカレントニューラルネットワーク」という用語は、無限インパルス応答を持つネットワークのクラスを指すのに対し、「畳み込みニューラルネットワーク」は有限インパルス応答を持つクラスを指すのに用いられるなのだ。