З огляду на ці пункти, скажіть мені, що таке повторна нейронна мережа, і як вона відрізняється від конволюційної нейронної мережі.
Рекурентна нейронна мережа (РНН) - це клас штучних нейронних мереж, де зв'язки між вузлами можуть створювати цикл, що дозволяє вихід з деяких вузлів впливати на наступний вхід до тих же вузлів. Це дозволяє демонструвати тимчасову динаміку поведінки. Похідні з поточних нейронних мереж, РНН можуть використовувати свій внутрішній стан (пам'ять) для обробки змінної довжини послідовності входів. Це робить їх придатними для таких завдань, як несегментоване, підключене розпізнавання рукопису або розпізнавання мови. Повторні нейронні мережі теоретично повні Тюрінга і можуть запускати довільні програми для обробки довільних послідовностей входів.

Термін "повторна нейронна мережа" використовується для позначення класу мереж з нескінченною імпульсною відповіддю, тоді як "конволюційна нейронна мережа" відноситься до класу кінцевої імпульсної відповіді. Обидва типи мереж демонструють тимчасову динаміку поведінки. Кінцева імпульсна рекурентна мережа - це спрямований ациклічний граф, який може бути розгорнутий і замінений суворо перехідною нейронною мережею, тоді як нескінченна імпульсна рекурентна мережа - це спрямований циклічний граф, який не може бути розгорнутий.

Як кінцеві імпульсні, так і нескінченні імпульсні повторювані мережі можуть мати додаткові збережені стани, а зберігання може перебувати під прямим контролем нейронної мережі. Зберігання також може бути замінене іншою мережею або графом, якщо воно включає затримки часу або має ланки зворотного зв'язку. Такі контрольовані стани називаються гетто-станом або гетто-пам'яттю, і є частиною довготривалої мережі пам'яті (LSTM) і гетто-рекурентних одиниць. Це також називається нейронною мережею зворотного зв'язку (Feedback Neural Network, FNN).
Повторна нейронна мережа - це клас штучних нейронних мереж, де зв'язки між вузлами можуть створювати цикл, що дозволяє вихід з деяких вузлів впливати на подальший вхід до тих же вузлів.Термін "повторна нейронна мережа" використовується для позначення класу мереж з нескінченною імпульсною відповіддю, тоді як "конволюційна нейронна мережа" відноситься до класу кінцевої імпульсної відповіді.