In contrast to a vanilla neural network, in recurrent neural networks the current output depends not only on the current input but also on the state of the system, shown in Figure 2. This is like a sequential logic in digital electronics, where the output also depends on a “flip-flop” (a basic memory unit in digital electronics). Therefore the main difference here is that the output of a vanilla neural network only depends on the current input, while the one of RNN depends also on the state of the system.
Contrairement à un réseau de neurones standard, dans les RNNs la sortie du courant dépend non seulement de l’entrée mais aussi de l’état du système, comme le montre la figure 2. C’est comme une logique séquentielle en électronique numérique, où la sortie dépend également d’un interrupteur (une unité de mémoire de base dans l’électronique numérique). La principale différence ici est donc que la sortie d’un réseau neuronal standard ne dépend que de l’entrée, tandis que celle d’un RNN dépend également de l’état du système.