पुनरावृत्ती तंत्रिका नेटवर्क हे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कचे एक वर्ग आहे जेथे नोड्समधील कनेक्शन एक चक्र तयार करू शकतात, ज्यामुळे काही नोड्सच्या आउटपुटमुळे त्याच नोड्सवरील त्यानंतरच्या इनपुटवर परिणाम होऊ शकतो. "पुनरावृत्ती तंत्रिका नेटवर्क" हा शब्द असीम आवेग प्रतिसादासह नेटवर्कच्या वर्गाचा संदर्भ देण्यासाठी वापरला जातो, तर "संकलन तंत्रिका नेटवर्क" मर्यादित आवेग प्रतिसादाच्या वर्गाचा संदर्भ देते.
हे परिच्छेद लक्षात घेता, मला सांगा की पुनरावृत्ती तंत्रिका नेटवर्क म्हणजे काय आणि ते संकुचित तंत्रिका नेटवर्कपेक्षा कसे वेगळे आहे.
Context:पुनरावृत्ती न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) हे कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कचे एक वर्ग आहे जेथे नोड्समधील कनेक्शन एक चक्र तयार करू शकतात, ज्यामुळे काही नोड्सच्या आउटपुटमुळे त्याच नोड्सच्या त्यानंतरच्या इनपुटवर परिणाम होऊ शकतो. यामुळे हे क्षणिक गतिशील वर्तन प्रदर्शित करू शकते. फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्कमधून व्युत्पन्न, आरएनएन इनपुटच्या परिवर्तनीय लांबीच्या अनुक्रमांवर प्रक्रिया करण्यासाठी त्यांची अंतर्गत स्थिती (स्मृती) वापरू शकतात. यामुळे ते असंघटित, जोडलेले हस्तलेखन ओळखणे किंवा भाषण ओळखणे यासारख्या कार्यांसाठी लागू होतात. पुनरावृत्ती न्यूरल नेटवर्क सैद्धांतिकदृष्ट्या ट्युरिंग पूर्ण आहेत आणि इनपुटच्या मनमानी अनुक्रमांवर प्रक्रिया करण्यासाठी मनमानी प्रोग्राम चालवू शकतात.  "पुनरावृत्ती न्यूरल नेटवर्क" हा शब्द अनंत आवेग प्रतिसाद असलेल्या नेटवर्कच्या वर्गाचा संदर्भ देण्यासाठी वापरला जातो, तर "संकलन न्यूरल नेटवर्क" हा मर्यादित आवेग प्रतिसादाच्या वर्गाचा संदर्भ देतो. दोन्ही प्रकारच्या नेटवर्कमध्ये तात्पुरते गतिमान वर्तन दिसून येते. एक परिमित आवेग पुनरावृत्ती नेटवर्क एक दिग्दर्शित असायक्लिक आलेख आहे जो अनरोल केला जाऊ शकतो आणि त्याऐवजी काटेकोरपणे फीड फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्कसह पुनर्स्थित केला जाऊ शकतो, तर एक अनंत आवेग पुनरावृत्ती नेटवर्क एक निर्देशित चक्रीय आलेख आहे जो अनरोल केला जाऊ शकत नाही.  दोन्ही परिमित आवेग आणि अनंत आवेग पुनरावृत्ती नेटवर्कमध्ये अतिरिक्त संचयित राज्ये असू शकतात, आणि संचय तंत्रिका नेटवर्कद्वारे थेट नियंत्रणाखाली असू शकते. या स्टोरेजची जागा इतर नेटवर्क किंवा ग्राफने देखील घेतली जाऊ शकते जर त्यात वेळ विलंब समाविष्ट असेल किंवा फीडबॅक लूप असेल. अशा नियंत्रित राज्यांना गेट स्टेट किंवा गेट मेमरी असे संबोधले जाते आणि ते लांब अल्पकालीन मेमरी नेटवर्क (एलएसटीएम) आणि गेट रिकर्सिव्ह युनिट्सचा भाग आहेत. याला फीडबॅक न्यूरल नेटवर्क (एफएनएन) असेही म्हणतात.