<s>Human: 阐述什么是循环神经网络（RNN）。
</s><s>Assistant: 循环神经网络（RNN）是一种神经网络，它可以处理序列数据，例如文本、音频、时间序列等。与传统的前馈神经网络不同，RNN通过引入一个循环的连接状态，使得上一个时间步的输出可以作为下一个时间步的输入进行处理。这种状态传递使得RNN在处理序列数据时具有记忆能力，能够保留前面处理的信息，并在后面的计算中进行利用。

在RNN中，每个时间步有输入向量、输出向量和一个隐藏状态向量。输入向量通常代表当前时间步的数据，隐藏状态向量则会在RNN中循环传递，在每个时间步都进行更新。根据应用的不同，RNN可以具有不同的结构，包括简单RNN、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等等。

RNN常用于自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等任务，因为这些任务需要对序列数据进行建模和分析。
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