これらのパラグラフを踏まえて、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かを教えてください。
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。これにより、時間的な動的挙動を示すことができる。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、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、連結された手書き認識や音声認識などのタスクに適用できる。リカレントニューラルネットワークは理論的にチューリング完全であり、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することができる。

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、「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のクラスを指す。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あり、それを展開して厳密な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るが、無限インパルス・リカレント・ネットワークは有向循環グラフであり、展開することはできない。

有限インパルスリカレントネットワークと無限インパルスリカレントネットワークの両方が、追加の記憶状態を持つことができ、記憶状態はニューラルネットワークによって直接制御される。また、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、記憶状態を別のネットワークやグラフで置き換えることもできる。このような制御された状態は、ゲーテッド状態またはゲーテッド記憶と呼ばれ、長期短期記憶ネットワーク（LSTM）やゲーテッド・リカレント・ユニットの一部である。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、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人工ニューラルネットワークのクラスである。「リカレント・ニューラル・ネットワーク」という用語は、インパルス応答が無限のネットワークのクラスを指すのに使われ、「畳み込みニューラルネットワーク」はインパルス応答が有限のクラスを指す。