在RNN模型中，输出层负责将RNN隐藏状态的信息映射为最终的输出结果。输出层可以视为模型的最后一层，它通过应用适当的激活函数，将隐藏状态的表示转换为所需的输出格式。

  输出层的作用是根据任务的不同，将RNN模型学到的特征进行适当的映射和转换，以产生最终的输出。具体来说，输出层可以有以下几个功能：

  1. 分类任务：对于分类任务，输出层通常使用softmax函数将RNN隐藏状态映射为一个概率分布，表示每个类别的预测概率。这样可以将RNN模型学到的特征与每个类别直接关联起来，方便进行分类。

  2. 回归任务：对于回归任务，输出层通常不需要激活函数，直接将RNN隐藏状态映射为一个数值或一组数值。这样可以将RNN学到的特征与目标变量直接关联起来，直接输出回归结果。

  3. 序列生成任务：对于序列生成任务，输出层通常使用softmax函数将RNN隐藏状态映射为一个概率分布，表示下一个时间步的输出。这样可以根据当前时间步的隐藏状态，生成下一个时间步的输出，逐步生成整个序列。

  总而言之，输出层的作用是将RNN隐藏状态转化为最终的输出结果，根据任务的不同可以使用不同的激活函数和映射方式。