循环神经网络 (RNN) 中的循环神经单元负责处理输入序列的顺序。循环神经单元是一种具有内部循环连接的神经网络，可以处理变长序列数据。

  在一个简单的 RNN 单元中，输入序列被依次输入到网络中，并且每个时间步都会有一个输出。输入序列的每个元素都被送到循环神经单元的输入端，然后根据当前的输入和上一时刻的状态进行计算。计算结果既包含了当前时刻的输出，也包含了下一时刻的状态。

  循环神经单元中的内部循环连接使得网络能够记忆之前的信息，并将其应用于当前的计算中。这样，网络可以根据之前输入的顺序生成一个上下文相关的输出。

  传统的循环神经单元面临着长期依赖的问题，即网络很难捕捉到离当前时间步较远的上下文信息。为了解决这个问题，一种常用的改进模型是长短时记忆网络 (LSTM)。LSTM 添加了称为门控单元的结构，可以选择性地记住或遗忘之前的信息。这样，LSTM 能够更有效地处理长期依赖关系，并产生更准确的输出。

  总而言之，循环神经单元通过内部循环连接来处理输入序列的顺序，并利用之前的信息来生成上下文相关的输出。这使得循环神经网络成为处理序列数据的强大工具。