RNN（Recurrent Neural Network）是一種能夠?qū)π蛄袛?shù)據(jù)進(jìn)行建模和處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它主要的特點(diǎn)是具有記憶功能，能夠?qū)⒅暗男畔⒂涗浵聛?lái)并在后續(xù)的計(jì)算中使用。

RNN的基本結(jié)構(gòu)是一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元（Recurrence Neural Network Unit），也叫作RNN單元。該單元接收當(dāng)前時(shí)刻的輸入和上一時(shí)刻的狀態(tài)，通過(guò)神經(jīng)元間的連接實(shí)現(xiàn)信息傳遞和處理，同時(shí)輸出本時(shí)刻的狀態(tài)和輸出結(jié)果。這個(gè)輸出結(jié)果可以被連接到下一個(gè)RNN單元繼續(xù)處理，也可以被用于任務(wù)的輸出。

RNN的訓(xùn)練采用反向傳播算法（Backpropagation Through Time，BPTT）。由于RNN的層層反饋和梯度消失問(wèn)題，BPTT的訓(xùn)練過(guò)程相對(duì)復(fù)雜和不穩(wěn)定。

為了解決RNN的梯度消失問(wèn)題，出現(xiàn)了一些變體，例如LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）。這些變體可以更好地處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，長(zhǎng)時(shí)間依賴(lài)和長(zhǎng)距離依賴(lài)的問(wèn)題。

總體來(lái)說(shuō)，RNN是一種非常重要的序列建模和處理方法，被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯、視頻分析等領(lǐng)域。