RNN原理

　　RNN（Recurrent Neural Network）是一种能够对序列数据进行建模和处理的神经网络。它主要的特点是具有记忆功能，能够将之前的信息记录下来并在后续的计算中使用。
　　RNN的基本结构是一个循环神经网络单元（Recurrence Neural Network Unit），也叫作RNN单元。该单元接收当前时刻的输入和上一时刻的状态，通过神经元间的连接实现信息传递和处理，同时输出本时刻的状态和输出结果。这个输出结果可以被连接到下一个RNN单元继续处理，也可以被用于任务的输出。
　　RNN的训练采用反向传播算法（Backpropagation Through Time，BPTT）。由于RNN的层层反馈和梯度消失问题，BPTT的训练过程相对复杂和不稳定。
　　为了解决RNN的梯度消失问题，出现了一些变体，例如LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）。这些变体可以更好地处理长序列数据，长时间依赖和长距离依赖的问题。

　　总体来说，RNN是一种非常重要的序列建模和处理方法，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译、视频分析等领域。