循环神经网络（RNN）是处理序列数据的经典方法，其核心在于捕捉序列中长期依赖关系。尽管传统RNN在处理长序列时表现良好，但其训练过程依赖梯度下降和参数更新，导致计算效率较低。为应对序列长度受限的问题，研究人员引入了循环层，通过保持序列连续性来优化处理效果。

在循环神经网络的基本结构中，输入层与隐藏层通过门函数连接，形成一个递归的网络。其中，循环门（Loop门）通过时间步长的递归计算，保持序列的连续性。例如，LSTM通过输入门、输出门和遗忘门的组合，不仅保留前馈信息，还能捕捉长序列的依赖关系。这种结构使得网络能够处理非线性依赖，但同时也会带来参数量增加的问题。

在训练过程中，RNN通过梯度下降优化网络参数。然而，当序列长度较长时，传统RNN的计算复杂度将变得不可行，因此需要引入更高效的变体，如LSTM和GRU。LSTM通过门函数的递归处理，将输入和隐藏状态的维度扩展到时间步长，从而更有效地捕捉长期依赖。而GRU则通过仅保留最近前两个时间步的参数，进一步减少计算开销。

循环神经网络的公式在训练过程中主要涉及激活函数的选择和参数的更新，例如使用tanh作为激活函数，以抑制梯度爆炸。此外，网络的结构设计也影响其性能，例如使用可变长度的输入和输出，或通过记忆单元实现序列的长时记忆。尽管存在计算开销问题，但循环神经网络在处理时间序列数据时表现出色，成为现代自然语言处理模型的核心架构之一。

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。