引言

在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN 的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。

1. RNN 的起源与发展

循环神经网络（RNN）的概念源于对传统前馈神经网络（Feedforward Neural Network）结构的扩展。在前馈神经网络中，信息在输入层到输出层之间单向流动，而 RNN 通过在网络中引入循环连接，允许信息在不同时间步之间传播。这种设计使 RNN 能够记住先前的输入信息，从而在处理序列数据时考虑时间依赖性。

早期的 RNN 由于梯度消失和爆炸等问题，限制了其在长序列数据处理中的能力。为了解决这些问题，研究人员提出了更先进的网络结构，如长短期记忆网络（LSTM）和门控递归单