RNN（循环神经网络）的前向传播过程可以简要概括为以下几个步骤：

  1. 初始化参数：首先，需要初始化RNN的权重和偏置参数。

  2. 输入序列处理：RNN的输入是一个序列，每个序列由多个时间步组成。在每个时间步，RNN接收一个输入向量（如词向量）和一个隐藏状态向量，然后输出一个新的隐藏状态向量。

  3. 前向传播计算：对于每个时间步 t，在经过一系列的操作后，RNN的隐藏状态向量 ht 计算如下：

   ht = f(Wx * xt + Wh * ht-1 + b)

   其中，Wx是输入到隐藏状态的权重，Wh是上一个时间步的隐藏状态到当前时间步的隐藏状态的权重，而b是偏置参数。f()是一个非线性激活函数，如tanh或ReLU。

  4. 输出计算：RNN可以在每个时间步都输出一个新的隐藏状态，也可以只在最后一个时间步输出一个隐藏状态。基于隐藏状态，可以进一步计算输出结果。

  5. 重复过程：一旦计算得到当前时间步的隐藏状态，就可以将其传递给下一个时间步继续计算，如此循环迭代。

  需要注意的是，在实际应用中，为了避免梯度消失或梯度爆炸的问题，可能会采用额外的技巧，例如长短期记忆（LSTM）或门控循环单元（GRU），以改进RNN的性能。同时，此前仅介绍了单向RNN的前向传播过程，而双向RNN还具有反向传播过程，可以在每个时间步同时考虑前向和后向的信息。