循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）因其在处理序列数据方面的优势，越来越多地应用于强化学习中，尤其是在序列决策任务中。在许多RL任务中，状态是时间序列数据。RNNs通过其隐藏状态记忆机制，能够捕捉序列中的时间依赖关系，使得智能体在决策时考虑到过去的信息。本文探讨了强化学习中循环神经网络的设计原则，并通过机器人路径规划和金融交易两个实例，展示了RNNs在不同应

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