循环神经网络RNN是一种人工神经网络，旨在处理时间序列、语音和自然语言等序列数据。将RNN 想象成传送带，一次处理一个元素的信息，从而 "记住 "前一个元素的信息，对下一个元素做出预测。
  想象一下，我们有一串单词，我们希望计算机生成这串单词中的下一个单词。RNN 的工作原理是每次处理序列中的每个单词，并利用前一个单词的信息预测下一个单词。
  RNN 的关键组成部分是递归连接，它允许信息从一个时间步流动到下一个时间步。递归连接是神经元内部的一个连接，它能 "记住 "上一个时间步的信息。  RNN 可分为三个主要部分，输入层、递归层和输出层：
● 输入层：输入层接收每个时刻的输入信息，例如序列中的一个单词。
● 递归层：递归层处理来自输入层的信息，利用递归连接 "记忆 "前一时刻的信息。递归层包含一组神经元，每个神经元都与自身有递归连接，并与当前时刻的输入进行连接。
● 输出层：输出层根据递归层处理的信息生成预测结果。在生成序列中下一个单词的情况下，输出层会预测序列中前一个单词之后最有可能出现的单词。
  总之，RNN 是一种用于处理顺序数据的神经网络。它每次处理一个元素的信息，利用递归连接来 "记忆 "前一个元素的信息。递归层允许网络处理整个序列，使其非常适合语言翻译、语音识别和时间序列预测等任务。