RNN（循环神经网络）的参数个数与模型复杂度息息相关。

  RNN的参数主要包括权重矩阵和偏置向量。假设输入向量的维度为d，隐藏状态向量的维度为h，则RNN模型的参数个数可以分为三部分：输入到隐藏层的参数、隐藏层到隐藏层的参数和隐藏层到输出层的参数。

  对于输入到隐藏层的参数，其维度为(d+h) * h，其中(d+h)为输入维度与隐藏状态维度的和。这个参数用于控制输入向量在隐藏层中的传播和特征提取。

  对于隐藏层到隐藏层的参数，其维度为h * h。这个参数用于控制隐藏状态的传播和信息的记忆。

  对于隐藏层到输出层的参数，其维度为h * d。这个参数用于将隐藏状态转化为输出向量。

  总的参数个数为输入到隐藏层的参数个数、隐藏层到隐藏层的参数个数和隐藏层到输出层的参数个数的和。因此，RNN模型的参数个数与输入维度，隐藏状态维度以及模型的深度有关。

  具体来说，如果隐藏状态的维度h较大，模型的深度较深，那么RNN模型的参数个数就会增加，模型复杂度也会增加。而当输入的维度d较大时，参数个数也会增加，但影响较小。

  需要注意的是，参数个数的增加并不一定意味着模型的效果更好，因为过多的参数可能导致过拟合。在设计RNN模型时，需要根据具体任务和数据规模来选择合适的参数个数和模型复杂度，以求得最优的性能和泛化能力。