RNN（迴圈神經網路）是一種使用迴圈連線來處理順序資料的神經網路。 具體來說，它適用於涉及序列的任務，例如自然語言處理、語音識別和時間序列分析。 RNN 具有內部儲存器，允許它們保留先前輸入的資訊，並使用它來根據整個序列的上下文做出**或決策。
RNN 與其他神經網路之間的主要區別在於它們處理順序資料的能力。 與獨立處理輸入的前饋網路不同，RNN 保持隱藏狀態，攜帶來自先前時間步長的資訊。 這種迴圈特性允許 RNN 對時間依賴性進行建模並捕獲資料中固有的順序模式。 相反，輸入順序不重要的任務更適合前饋網路。
RNN 在各個領域都有應用，包括：
自然語言處理：RNN 廣泛用於語言建模、情感分析、機器翻譯、文字生成和語音識別。
時間序列分析：RNN 可以有效地處理瞬態資料。 因此，它們適用於營銷、天氣預報和異常檢測等任務。
影象與處理：將 RNN 用於影象字幕、分析和運動識別任務。 在順序資訊至關重要的地方使用它們。
**生成：RNN可以從**序列中學習習模式，並生成新的旋律或和聲。
手寫識別：RNN 可以分析筆畫的時間結構，以識別和解釋手寫文字。