循环神经网络（RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构。与传统神经网络不同，RNN具有记忆功能，能够保存之前输入的信息，并将其应用于当前输出的计算中。这种特性使得RNN非常适合处理时间序列数据、自然语言处理等任务。RNN通过循环连接隐藏层，使得信息可以在网络内部传递。然而，标准RNN存在梯度消失或梯度爆炸问题，难以学习长期依赖关系。为了解决这些问题，研究者提出了LSTM和GRU等改进结构。RNN及其变体在语音识别、机器翻译、文本生成等领域取得了广泛应用。