RNN是一种神经网络结构，它可以处理序列数据。在RNN中，每个时间步的输出都是由前一个时间步的隐藏状态和当前输入决定的。因此，RNN可以学习到长期依赖关系，这使得它们在自然语言处理、语音识别等领域中非常有用。

　　RNN可以用于许多不同的任务，例如文本分类、机器翻译、语音识别等。在文本分类中，RNN可以用于将文本转换为类别标签。在机器翻译中，RNN可以用于将一种语言的句子转换为另一种语言的句子。在语音识别中，RNN可以用于将声音信号转换为文本。