Rnn通过处理顺序数据来工作，其中每个步骤的输出取决于当前步骤的输入和先前步骤的信息。与前馈网络不同，rnn有一个反馈回路，允许它们保持先前输入的 “记忆”，使它们适用于时间序列数据、语音或文本。
在训练期间，rnn使用反向传播通过时间 (BPTT) 来计算梯度和更新权重。然而，标准rnn由于梯度消失而难以长期依赖。为了解决这个问题，像lstm和gru这样的变体引入了选择性地记住或忘记信息的门控机制，使它们能够有效地处理长序列。
Rnn广泛用于语言建模、情感分析和机器翻译等应用。虽然功能强大，但由于变压器的效率和可扩展性，它们在需要长期依赖的任务中越来越多地被变压器模型补充或取代。