请介绍一下循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。请注意，你的回答应该严格控制在300字以内，使用说明体，每段100字左右，共计3段，每段必须包含一次“RNN”。不得使用缩略形式、不得使用过于复杂的句式，句子需要简洁通顺。最后一段需要总结对RNN的应用。请注意以上的每一条要求。
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循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种处理序列数据的神经网络模型。RNN可以接收变长的输入序列，并处理每个时间点上的数据。这种模型有一个“记忆”功能，可以记得之前时间步的信息，从而影响当前时间步的计算结果。RNN的这种特性使其在处理时间序列、文本等数据时特别有效。为了克服传统RNN训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题，人们又提出了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等变体。这些改进的RNN模型，大大增强了模型对于长时间序列的处理能力。

RNN的应用广泛，包括但不仅限于自然语言生成、翻译、语音识别等领域。RNN能够捕捉时序数据之间的关联性，这使得模型在处理具有时间维度或顺序特性的任务时表现优异。例如，在机器翻译任务当中，RNN可以从源语言文本的序列中生成目标语言句子，同时保持翻译内容的准确性和流畅度。除了处理文字任务，RNN还在视频分析和时间序列预测中发挥作用，借助模型的记忆性，对视频中的动作捕捉序列或是股票价格走势进行精确预测。

总结起来，RNN是一类能够处理变长序列输入数据的神经网络。RNN在多个领域有着广泛的应用，尤其是在处理具备时序特性的任务中，RNN发挥了不可替代的作用。无论是对于语言、音频还是其他连续性数据，RNN的不同版本，如LSTM和GRU，都是能够解决实际问题的强大工具。总的来说，RNN的发展与应用，极大地推动了人工智能技术的进步。
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