循环神经网络（RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络。在机器学习领域，序列数据指的是数据的顺序或序列对结果有重要影响的情况，例如文本、语音和时间序列数据。本文将探讨RNN的基本概念、工作原理以及它们在不同场景下的应用。
在深入探讨RNN之前，需要具备一些基础的神经网络知识，以及对自然语言处理（NLP）中的一些基本术语有所了解，比如语料库、独热编码等。RNN的核心特点是能够处理可变长度的输入数据，这是传统神经网络所不具备的。
让通过一个例子来理解为什么需要RNN。假设有一些餐厅评论的数据，任务是预测这些评论是正面的还是负面的。在将数据输入神经网络之前，需要将文本转换为机器可以理解的形式。
可以通过空格将句子分割成单独的标记（tokens），并对每个标记进行独热编码。例如：
句子1: 'Delightful place to have dinner'
句子2: 'Food was nice but service wasn’t'
在这两个句子中，可以看到第一个句子有5个标记，而第二个句子有6个标记。但是，如果使用传统的深度神经网络（DNN），输入层是固定的，这意味着不能直接将这些不同长度的数据输入网络。
RNN通过权重共享来解决这个问题。这意味着无论输入序列的长度如何，网络中的参数数量都是固定的。RNN通过在时间上重复使用相同的网络块来实现这一点。在RNN中，首先对句子进行标记化和独热编码，然后将每个标记逐个输入到RNN中。
在RNN的每一时间步，隐藏状态会存储关于所有先前输入的加权信息。最近输入的信息权重更高，而较早输入的信息权重较低。前一时间步的隐藏状态与当前时间步的输入合并，然后输入到激活函数（如tanh）中。激活函数将所有值缩放到-1到1之间，这成为了当前时间步的隐藏状态。
RNN有多种类型，它们在不同的应用场景中发挥作用：
尽管RNN在处理序列数据方面表现出色，但它们也存在一些局限性。RNN容易受到短期记忆的影响，这意味着在处理足够长的序列时，它们可能难以将早期时间步的信息传递到后期。因此，如果试图处理一段文本来进行预测，RNN可能会遗漏文本开头的重要信息。