递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN）是一种人工智能技术，它具有递归结构的神经网络，可以用于处理序列数据，如文本、语音、时间序列等。

与传统的神经网络不同，递归神经网络通过将输入序列拆分成更小的子序列，并使用相同的神经网络结构来处理这些子序列，从而能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系和上下文信息。

递归神经网络的基本结构包括一个隐藏层和一个输出层。在每个时刻t，输入数据x[t]和前一时刻的隐藏状态h[t-1]被送入隐藏层，并通过非线性函数f得到当前时刻的隐藏状态h[t]。然后，将隐藏状态h[t]和当前时刻的输入数据x[t]送入输出层，并通过非线性函数g得到当前时刻的输出o[t]。整个过程通过递归方式不断重复，直到处理完整个输入序列。

递归神经网络示意图

递归神经网络有许多变种，其中最常见的是长短期记忆循环神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）。这些变种在处理序列数据时具有很强的能力，可以有效地捕捉序列中的长期依赖关系和上下文信息。

具体来说，长短期记忆循环神经网络通过引入了三个门控机制——输入门、遗忘门和输出门——来增强传统递归神经网络的能力。

输入门控制了新信息的流入程度，遗忘门则决定了哪些信息需要被遗忘，输出门则控制了当前隐藏状态的输出程度。这些门控机制的使用，使得长短期记忆循环神经网络能够更好地适应序列数据的变化。

门控循环单元则是一种更简单的变种，它通过引入了两个门控机制——更新门和重置门——来对传统递归神经网络进行改进。更新门控制了新信息的更新程度，而重置门则决定了哪些信息需要被重置。这种变种相较于长短期记忆循环神经网络更加简单和轻量级，因此在一些对计算资源要求较高的应用场景下，通常会使用门控循环单元。

递归神经网络是一种非常优秀的序列数据处理方法，具有强大的长期依赖性捕捉能力和高效的计算性能。它在各种自然语言处理任务中表现优异，如文本分类、情感分析、机器翻译等。同时，递归神经网络还适用于其他序列数据处理领域，如语音识别、推荐系统等。

延伸阅读：

名词解释：长短期记忆循环神经网络（LLM）