是的，RNN 可以处理变长输入序列。这正是 RNN 的一大优势。传统的神经网络通常具有固定大小的输入和隐藏层，无法处理变长输入序列。而 RNN 则通过引入循环连接解决了这个问题。

  RNN 的关键特点是，它在处理序列数据时，会通过隐藏状态将之前的信息传递给下一个时间步。这种循环连接使 RNN 能够对变长的序列数据进行处理。无论序列有多长，RNN 可以根据输入的当前和之前的信息进行计算，并生成相应的输出。

  通过时间反向传播算法，RNN 可以在训练过程中学习到适应不同长度序列的模式和规律。这种能力使得 RNN 在许多任务中都表现出色，例如自然语言处理、语音识别、机器翻译等。

  需要注意的是，RNN 在处理长序列时可能会面临梯度消失或梯度爆炸的问题。为了解决这个问题，出现了一些改进的 RNN 变体，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些网络通过引入门机制，有效地解决了长期依赖问题，提升了 RNN 的性能。