8.14. RNN: 循环神经网(Recurrent Neural Network, RNN)¶
RNN，循环神经网络，也有人将它翻译为递归神经网络。从这个名字就可以想到，它的结构中存在着“环”。
确实，RNN 和 NN/DNN 的数据单一方向传递不同。RNN 的神经元接受的输入除了“前辈”的输出，还有自身的状态信息，其状态信息在网络中循环传递。
RNN 的结构用图形勾画出来，是下图这样的：
备注
注意：图中的 A 并不是一个神经元，而是一个神经网络块，可以简单理解为神经网络的一个隐层。
RNN 的这种结构，使得它很适合应用于序列数据的处理，比如文本、语音、视频等。这类数据的样本间存在顺序关系（往往是时序关系），每个样本和它之前的样本存在关联。
RNN 把所处理的数据序列视作时间序列，在每一个时刻 t，每个 RNN 的神经元接受两个输入：当前时刻的输入样本 Xt，和上一时刻自身的输出 Ht-1:
前图经过进一步简化，将隐层的自连接重叠，就成了下图
上图展示的是最简单的 RNN 结构，此外 RNN 还存在着很多变种，比如双向 RNN（Bidirectional RNN），深度双向 RNN（Deep Bidirectional RNN）等。
RNN 的作用最早体现在手写识别上，后来在语音和文本处理中也做出了巨大的贡献，近年来也不乏将其应用于图像处理的尝试。
备注
循环神经网络常被用于处理变长的、序列相关的数据