正文：
RNN（Recurrent Neural Network）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。它最初由 Geoffrey Hinton 在 2015 年提出，通过将网络的输入序列与输出序列保持时间依赖性，使得模型能够捕捉数据中的依赖关系。

RNN 的核心特点是其循环结构，使得每个时间步的输出依赖于上一步的输入。这种特性使得 RNN 能够处理具有时间依赖的序列，如自然语言、语音识别等场景。然而，传统 RNN 的计算复杂度较高，难以处理长序列，因此在实际应用中面临优化问题。

相较于传统的 LSTMs（Long Short-Term Memory Networks），RNN 在捕捉长依赖关系方面表现更优，但也存在计算开销大、训练时间长等问题。近年来，研究人员通过引入门控机制（如遗忘门、更新门和输出门）以及梯度更新策略（如 Adam 或 SGD）的改进，显著提升了 RNN 的效率。

在现代深度学习中，RNN 和 LSTMs 被广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域。尽管其在某些任务上表现突出，但随着计算能力的提升，研究人员也不断探索更高效的模型结构，以更好地应对长序列和高维度数据的挑战。

文章说明：本篇文章从基础概念出发，解释了 RNN 的原理及其在不同任务中的应用，同时提及其优缺点及改进方向，体现了对 RNN 的全面认知。

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。