循环神经网络是如何处理序列数据的？
循环神经网络（RNN）是一种神经网络，专门用于处理序列数据，例如文本、语音、音乐等。RNN的主要特点是可以传递信息或状态，从而能够处理任意长度的序列数据。
具体来说，RNN的每个时间步都会接收输入和上一个时间步的状态，并输出当前时间步的状态和预测结果。这样，RNN就可以将之前的信息记忆下来，并在后续时间步中使用。这种记忆能力使得RNN非常适合处理序列数据，例如文本中的单词、语音中的音频信号等。
RNN的基本结构是一个循环单元，通常是一个简单的神经网络，例如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）。这个循环单元可以重复使用，以处理整个序列数据。每个循环单元都有一个隐藏状态，表示网络在处理序列数据时的状态。这个隐藏状态会在每个时间步更新，并传递给下一个时间步。
总之，循环神经网络通过循环单元的重复使用和隐藏状态的传递，能够有效地处理序列数据，实现各种任务，例如文本分类、语音识别、机器翻译等。
