循環神經網絡是如何處理序列資料的？
循環神經網絡（RNN）是一種神經網絡，專門用于處理序列資料，例如文本、語音、音樂等。RNN的主要特點是可以傳遞資訊或狀态，進而能夠處理任意長度的序列資料。
具體來說，RNN的每個時間步都會接收輸入和上一個時間步的狀态，并輸出目前時間步的狀态和預測結果。這樣，RNN就可以将之前的資訊記憶下來，并在後續時間步中使用。這種記憶能力使得RNN非常适合處理序列資料，例如文本中的單詞、語音中的音頻信号等。
RNN的基本結構是一個循環單元，通常是一個簡單的神經網絡，例如長短時記憶網絡（LSTM）或門控循環單元（GRU）。這個循環單元可以重複使用，以處理整個序列資料。每個循環單元都有一個隐藏狀态，表示網絡在處理序列資料時的狀态。這個隐藏狀态會在每個時間步更新，并傳遞給下一個時間步。
總之，循環神經網絡通過循環單元的重複使用和隐藏狀态的傳遞，能夠有效地處理序列資料，實作各種任務，例如文本分類、語音識别、機器翻譯等。
