Context: RNN adalah sebuah kelas jaringan saraf buatan di mana koneksi antara node dapat menciptakan siklus, memungkinkan output dari beberapa node untuk mempengaruhi input berikutnya ke node yang sama. Ini memungkinkan untuk menunjukkan perilaku dinamis temporal. Berasal dari feedforward jaringan saraf, RNN dapat menggunakan keadaan internal mereka (memori) untuk memproses urutan panjang variabel dari input. Hal ini membuat mereka berlaku untuk tugas-tugas seperti tidak tersegmentasi, terhubung tulisan tangan pengakuan atau pengakuan ucapan. RNN secara teoritis Turing lengkap dan dapat menjalankan program sewenang-wenang untuk memproses urutan sewenang-wenang dari input. Istilah "jaringan saraf berulang" digunakan untuk merujuk pada kelas jaringan dengan respons impuls terbatas, sedangkan "jaringan saraf konvulsi" mengacu pada respons impuls tak terbatas. Jaringan temporal menunjukkan perilaku dinamis.

Mengingat paragraf ini, katakan padaku apa jaringan saraf berulang, dan bagaimana ia berbeda dari jaringan saraf konvolusi.

Jaringan saraf berulang adalah kelas jaringan saraf buatan di mana koneksi antara node dapat menciptakan siklus, memungkinkan output dari beberapa node untuk mempengaruhi input berikutnya ke node yang sama. Istilah "jaringan saraf berulang" digunakan untuk merujuk pada kelas jaringan dengan respons impuls tak terbatas, sedangkan "jaringan saraf konvulsi" mengacu pada kelas respons impuls terbatas.