[Recurrent neural network - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network) > 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ものです。このため、時間的な動的挙動を示すことができます。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、その内部状態（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[1][2][3] このため、セグメント化されていない、接続された手書き認識[4]や音声認識などのタスクに適用できます[5][6] Recurrentニューラルネットワークは理論上チューリング完全で、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できます[7]。 [The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks](http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/)