循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是一种用于捕捉序列数据特征的深度学习模型。它通过将时间序列数据转化为非线性结构，能够在多个时间步进行状态转移，并保持记忆，从而捕捉长时依赖关系。相比传统循环结构，RNNs在处理长序列数据时表现出更强的灵活性和适应性。

循环神经网络的核心在于其长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTMs）结构，该结构通过门控机制（forgetting gate, input gate, output gate）实现信息的动态过滤和状态更新。例如，在自然语言处理任务中，RNNs被广泛应用于语言模型中的对话系统、文本生成等场景，通过记忆前向信息实现上下文的连贯性。此外，现代变体如LSTM和GRU也通过改进的门控机制进一步提升了模型的表达能力。

尽管RNNs在处理长序列数据时具有优势，但其计算复杂度相对较高，尤其在训练过程中需要大量存储和计算资源。此外，传统RNNs在训练过程中存在信息过载的问题，需要通过优化策略如参数共享或使用更高效的激活函数来缓解。但随着深度学习的发展，这些挑战正在逐步被技术手段解决，使得RNNs在保持传统优势的同时，也展现出更广泛的适用场景。

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。