Dados estos párrafos, dime qué es una red neuronal recurrente , y en qué se diferencia de una red neuronal convolucional.
Una red neuronal recurrente (RNN) es una clase de redes neuronales artificiales en las que las conexiones entre nodos pueden crear un ciclo, permitiendo que la salida de algunos nodos afecte a la entrada posterior de los mismos nodos. Esto le permite mostrar un comportamiento dinámico temporal. Derivadas de las redes neuronales feedforward, las RNN pueden utilizar su estado interno (memoria) para procesar secuencias de entradas de longitud variable[1][2][3], lo que las hace aplicables a tareas como el reconocimiento de escritura manuscrita no segmentada y conectada[4] o el reconocimiento del habla[5][6] Las redes neuronales recurrentes son teóricamente Turing completas y pueden ejecutar programas arbitrarios para procesar secuencias arbitrarias de entradas[7].

El término "red neuronal recurrente" se utiliza para referirse a la clase de redes con respuesta al impulso infinita, mientras que "red neuronal convolucional" se refiere a la clase de respuesta al impulso finita. Ambas clases de redes presentan un comportamiento dinámico temporal.[8] Una red recurrente de impulso finito es un grafo acíclico dirigido que puede desenrollarse y sustituirse por una red neuronal estrictamente realimentada, mientras que una red recurrente de impulso infinito es un grafo cíclico dirigido que no puede desenrollarse.

Tanto las redes recurrentes de impulso finito como las de impulso infinito pueden tener estados almacenados adicionales, y el almacenamiento puede estar bajo control directo de la red neuronal. El almacenamiento también puede sustituirse por otra red o grafo si incorpora retardos temporales o tiene bucles de realimentación. Tales estados controlados se denominan estado controlado o memoria controlada, y forman parte de las redes de memoria a corto plazo larga (LSTM) y de las unidades recurrentes controladas. También se denominan redes neuronales realimentadas (FNN).
Una red neuronal recurrente es una clase de redes neuronales artificiales en las que las conexiones entre nodos pueden crear un ciclo, permitiendo que la salida de algunos nodos afecte a la entrada posterior de los mismos nodos.El término "red neuronal recurrente" se utiliza para referirse a la clase de redes con una respuesta al impulso infinita, mientras que "red neuronal convolucional" se refiere a la clase de respuesta al impulso finita.
Given these paragraphs, tell me what a recurrent neural network , and how it differs from a convolutional neural network.
A recurrent neural network (RNN) is a class of artificial neural networks where connections between nodes can create a cycle, allowing output from some nodes to affect subsequent input to the same nodes. This allows it to exhibit temporal dynamic behavior. Derived from feedforward neural networks, RNNs can use their internal state (memory) to process variable length sequences of inputs.[1][2][3] This makes them applicable to tasks such as unsegmented, connected handwriting recognition[4] or speech recognition.[5][6] Recurrent neural networks are theoretically Turing complete and can run arbitrary programs to process arbitrary sequences of inputs.[7]

The term "recurrent neural network" is used to refer to the class of networks with an infinite impulse response, whereas "convolutional neural network" refers to the class of finite impulse response. Both classes of networks exhibit temporal dynamic behavior.[8] A finite impulse recurrent network is a directed acyclic graph that can be unrolled and replaced with a strictly feedforward neural network, while an infinite impulse recurrent network is a directed cyclic graph that can not be unrolled.

Both finite impulse and infinite impulse recurrent networks can have additional stored states, and the storage can be under direct control by the neural network. The storage can also be replaced by another network or graph if that incorporates time delays or has feedback loops. Such controlled states are referred to as gated state or gated memory, and are part of long short-term memory networks (LSTMs) and gated recurrent units. This is also called Feedback Neural Network (FNN).
A recurrent neural network is a class of artificial neural networks where connections between nodes can create a cycle, allowing output from some nodes to affect subsequent input to the same nodes.The term "recurrent neural network" is used to refer to the class of networks with an infinite impulse response, whereas "convolutional neural network" refers to the class of finite impulse response.