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遞歸神經網絡（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）是一種類神經網絡模型，主要用於處理序列數據，例如語音識別、自然語言處理、手寫識別等。與傳統神經網絡不同，RNN 在處理序列數據時能夠保留之前輸入的狀態，使其在輸入數據具有時間序列的特性時表現更好。

RNN 的核心結構是循環神經元（recurrent neuron），其輸入除了當前的輸入外，還包含了前一個時間步的隱藏狀態，使得RNN 在處理序列數據時能夠具有記憶和追蹤先前信息的能力。RNN 的反向傳播算法（Backpropagation Through Time）通過將時間步展開成一個網絡圖來進行計算，並且能夠將梯度進行傳遞和累積，實現對序列數據的學習。

RNN 的變體包括長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）和門控循環單元（Gated Recurrent Unit，GRU），這些變體解決了RNN 在長序列數據上的梯度消失和梯度爆炸等問題，提高了其在實際應用中的效果。