RNN (循环神经网络)在机器翻译中有广泛的应用。RNN是一种递归的神经网络结构，它适用于处理序列数据，例如自然语言。

  在机器翻译中，RNN被用于将源语言句子转化为目标语言句子。机器翻译的目标是找到一个将源语言句子映射到目标语言句子的最优映射函数。RNN的主要优势在于能够捕捉到输入序列中的上下文信息。

  在典型的基于RNN的机器翻译系统中，首先将源语言句子输入到一个RNN编码器中。编码器将源语言句子中的每个单词转换为一个向量表示，并生成一个隐藏状态，这个隐藏状态包含了整个句子的信息。句子中的每个单词都会逐个被输入到编码器，进行信息的积累和整合。

  然后，编码器的隐藏状态被传递到一个RNN解码器中。解码器通过逐渐生成目标语言句子的单词序列来完成翻译过程。解码器中的每个时间步，它会利用之前生成的单词和前一个时间步的隐藏状态来生成下一个单词。这个过程会一直进行，直到生成完整的目标语言句子。

  为了提高翻译的准确性，可以采用一些改进的RNN架构，比如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)。这些改进模型可以更好地处理长期依赖关系和问题。

  由于RNN能够捕捉到上下文信息，它在机器翻译任务中的表现相对较好。然而，RNN也存在一些问题，例如长期依赖问题和信息丢失问题。为了解决这些问题，研究者提出了一些改进的模型，比如注意力机制，将其与RNN结合使用，来提升机器翻译的性能。

  总的来说，RNN在机器翻译中的应用是通过编码器-解码器结构将源语言句子转化为目标语言句子，利用上下文信息进行翻译。这个过程中，RNN能够对序列数据进行有效的建模和处理，提高翻译的准确性。