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　　RNN是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它可以處理序列數(shù)據(jù)。在RNN中，每個(gè)時(shí)間步的輸出都是由前一個(gè)時(shí)間步的隱藏狀態(tài)和當(dāng)前輸入決定的。因此，RNN可以學(xué)習(xí)到長(zhǎng)期依賴關(guān)系，這使得它們?cè)谧匀徽Z(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域中非常有用。

　　RNN可以用于許多不同的任務(wù)，例如文本分類、機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別等。在文本分類中，RNN可以用于將文本轉(zhuǎn)換為類別標(biāo)簽。在機(jī)器翻譯中，RNN可以用于將一種語(yǔ)言的句子轉(zhuǎn)換為另一種語(yǔ)言的句子。在語(yǔ)音識(shí)別中，RNN可以用于將聲音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本。