正文：

循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，其核心结构由输入层、隐藏层和输出层（或记忆层）组成，通过非线性变换实现信息的长期记忆和上下文依赖。结构图可直观展示其核心组件：

1. 输入层：连接外部数据流，通常包括时间序列的特征数据。
2. 隐藏层：作为信息的核心处理单元，包含多个激活函数（如tanh、ReLU）和权重参数，用于捕捉序列中的依赖关系。
3. 输出层：将隐藏层的结果转化为模型输出，如分类或预测结果。

此外，某些模型（如LSTM或GRU）还包含记忆单元，用于存储前一时间步的信息，从而支持更复杂的记忆功能。结构图的关键元素包括：
– 时间步长：显示序列的数据长度，确保模型能够处理动态变化的输入。
– 激活函数：用于非线性变换，增强模型对复杂模式的建模能力。
– 权重参数：用于学习网络内部的连接方式，优化模型性能。

可视化时，需注意以下几点：
1. 清晰标注组件：将输入、隐藏和输出明确标注，便于理解。
2. 信息交互：展示输入如何传递到隐藏层，以及输出如何提取信息。
3. 应用场景：说明结构图的应用领域（如自然语言处理、时间序列预测等）。

通过结构图，研究人员可以直观地观察模型的组成与功能，为模型优化提供依据。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。