RNN（循环神经网络）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN包含了循环连接，使得过去的输出可以作为当前时刻的输入之一，这使得RNN具有记忆和上下文理解能力。

  RNN的主要特点是它可以根据时间步长进行展开，每个时间步长的输入都会影响到后续时间步长的计算。这种结构使得RNN在处理序列数据时非常有效，例如自然语言处理、语音识别、时间序列预测等。

  RNN的基本单元是循环单元，其中最常用的是长短期记忆（LSTM）单元和门控循环单元（GRU）。这些单元通过激活函数和门函数来控制信息的流动，从而有效地解决了RNN在处理长期依赖关系时的梯度消失和梯度爆炸问题。

  相比传统的前馈神经网络，RNN可以处理变长序列数据，并且能够从序列中提取出时间相关的特征。它可以通过学习序列的模式和规律，从而提供有关未来数据的预测和决策。

  总而言之，RNN是一种能够处理序列数据的神经网络模型，具有记忆和上下文理解能力，可在许多领域中发挥重要作用。