循環神經網路（RNN, Recurrent Neural Network）是一種用於處理序列數據的神經網路模型，它能夠在序列的演進方向上進行遞歸，特別適合於處理具有時間先後順序的問題。RNN的基本結構包含一個隱藏狀態，該狀態基於當前的輸入和先前的隱藏狀態來計算，使得模型能夠捕捉序列中的依賴關係。
RNN的套用非常廣泛，特別是在自然語言處理（NLP）領域，如文本分類、情感分析、意圖識別、機器翻譯等。RNN可以通過不同的結構變體來適應不同的套用場景，例如，N vs N - RNN（輸入和輸出序列長度相等）、N vs 1 - RNN（輸入序列長度任意，輸出為單個值）、1 vs N - RNN（單個輸入，任意長度輸出序列）和N vs M - RNN（任意長度輸入和輸出序列）。
RNN雖然有效，但也存在一些限制和挑戰，如難以捕捉長距離依賴關係、可能出現梯度消失或爆炸問題，以及訓練速度較慢等。為了解決這些問題，研究者們提出了多種RNN的變種，如長短時記憶網路（LSTM）和門控循環單元（GRU），這些變種通過引入門控機制或特殊的結構來改善RNN的這些缺點。
總的來說，RNN模型通過其特殊的設計和變種，在處理序列數據方面展現出了強大的能力，尤其是在自然語言處理等領域。然而，也存在一些挑戰需要克服，如長距離依賴問題的處理和模型的訓練效率等。