循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有内部记忆能力，可以捕捉到序列中元素之间的依赖关系。这种特性使得RNN在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等需要考虑上下文信息的任务中表现出色。

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神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个神经元（节点）组成，这些神经元通过连接（边）相互作用。每个连接都有一个权重，用于表示连接的重要性。神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理这些信号，然后产生输出。前向传播是从输入层到输出层的信号传递过程。每个神经元的输出作为下一层神经元的输入，直到最终产生输出。反向传播是训练神经网络的关键