复发性

循环神经网络（RNN）是一种能够从过去获得的数据中学习的神经网络。它们用于解决与自然语言处理、语音识别、计算机视觉和其他领域相关的问题。

与传统的神经网络 (NN) 不同，RNN 具有特殊的架构，可以让它们记住过去接收到的信息，并用它来做出未来的决策。这是通过向网络添加一个循环块来实现的，该块存储有关网络先前状态的信息并将其传输到后续层。

循环块由多个元素组成，例如存储单元，可以存储有关先前输入数据的信息。存储单元的每个元素都可以访问有关先前状态的信息，并可以使用该信息在当前状态下做出决策。

由于 RNN 具有记住信息的能力，因此可以处理数据序列，例如文本中的单词序列或数据的时间序列。它们还可以用于根据以前的数据预测未来值。

RNN 的主要优点之一是它们可以实时处理数据，这使得它们对于需要快速数据处理的应用非常有用，例如语音识别或金融数据处理。

递归方法是一个可以重复调用的函数（在编程上下文中）。例如，解决遍历图形或求解方程的问题。递归程序（或递归算法）使用直接或间接递归来解决问题。这可能会导致内存使用量异常高