循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门设计用于处理序列数据的神经网络模型，它允许信息在网络内部沿着时间维度传递。RNN的独特之处在于其内部结构包含循环或递归连接，使得前一时刻的输出能够作为当前时刻的输入的一部分，从而保留了历史信息的痕迹，具备了“记忆”功能。

RNN的核心组成部分包括：

1. 循环层：每个循环层都有一个隐藏状态（Hidden State），该状态会在每次处理新的时间步输入时更新自身的值，并将更新后的值传递到下一个时间步。这意味着当前时刻的隐藏状态不仅取决于当前时刻的输入，还受到前一时刻隐藏状态的影响。

2. 输入门（Input Gate）和遗忘门（Forget Gate）（仅适用于LSTM和GRU）：为了更好地管理和控制长期依赖问题，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）引入了特殊的门控机制来决定何时更新或忘记隐藏状态的内容。

3. 输出层：基于当前时刻的隐藏状态，RNN会产生一个输出，该输出既可以是对序列中当前元素的预测，也可以是传递给下一时间步的状态。

RNN的应用领域广泛，包括但不限于：

• 语言模型：用于预测文本序列中的下一个词，常用于聊天机器人、语音识别、机器翻译等。
• 序列标注：如命名实体识别（NER）、情感分析、词性标注等任务。
• 时间序列预测：如金融市场的走势预测、天气预报等。
• 音乐和音频生成：根据已有乐曲序列生成新的旋律片段。

尽管RNN在理论上可以处理任意长度的序列，但由于梯度消失和梯度爆炸的问题，它们在处理长序列时可能会遇到困难。为此，LSTM和GRU等变种结构应运而生，通过精心设计的门控机制有效解决了这些问题，提升了对长距离依赖关系的学习能力。