是的，RNN (循环神经网络)可以用于处理交互式数据。RNN 是一种神经网络模型，特别适用于处理序列数据或时序数据，其中每个输入都与先前的输入有依赖关系。

  在交互式数据中，每个输入不仅取决于先前的输入，还可能取决于其他输入和上下文信息。例如，自然语言处理中的语言模型、机器翻译和对话系统，都可以使用 RNN 来处理文本数据序列中的交互式信息。

  RNN 的主要特点是它们具有循环连接，允许信息在网络中传递。这样，网络可以捕捉上下文信息，并使用它来更好地理解和处理当前的输入。这使得 RNN 更适合于处理具有时间依赖性的数据，例如对话中的语句或时间序列数据。

  RNN 还有一些变体，包括长短期记忆网络 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU)，它们对于处理更长的上下文信息和解决梯度消失问题更加有效。

  总而言之，RNN 是一种有效的模型，可以用于处理交互式数据，特别是在需要考虑上下文信息的任务中。