在RNN模型中，隐藏层起着至关重要的作用。隐藏层通过接收输入和前一时刻隐藏状态的组合来捕捉输入序列中的时间依赖关系。

  具体来说，隐藏层的作用可以总结为以下几点：

  1. 保存历史信息：隐藏层中的神经元通过记忆前一时刻的状态来保存来自过去的信息。这种记忆能力使得RNN能够处理序列数据，对于处理自然语言处理（NLP）或时间序列数据非常有用。

  2. 建立时间依赖关系：隐藏层的神经元会根据当前输入和上一时刻的隐藏状态来决定输出和下一时刻的隐藏状态。这样，RNN可以在序列中建立时间依赖关系，允许信息在时间上进行传递和处理。

  3. 提取有用的特征表示：由于隐藏层通过更新隐藏状态来捕捉历史信息，因此它可以提取有关输入序列的有用特征表示。这些特征表示可以用于下游任务，例如情感分析、机器翻译等。

  4. 处理变长序列：与传统的前馈神经网络不同，RNN能够处理变长序列，因为隐藏层的状态在每个时间步都发生变化。这使得RNN非常适用于处理文本等长度不固定的数据。

  总之，RNN模型中的隐藏层起着关键的作用，它通过存储历史信息、建立时间依赖关系和提取特征表示，使得模型能够处理序列数据并捕捉其时间相关性。