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在深度学习的浩瀚宇宙中，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）犹如两颗璀璨的星辰，照亮了处理序列数据的道路。无论是自然语言处理、时间序列预测，还是语音识别，这些模型都展现出了非凡的能力。今天，我们就来一场深度探索，揭开RNN与LSTM的神秘面纱，看看它们的基本结构与工作原理究竟是怎样的。

二、循环神经网络（RNN）

1. 基本结构

RNN的基本框架由输入层、隐藏层和输出层构成。但与传统的前馈神经网络（FNN）不同，RNN的隐藏层之间建立了循环连接。这意味着，隐藏层的输出不仅传递给下一层，还会反馈回当前层的输入。这种独特的循环结构，让RNN能够处理序列数据，记住过去的信息，并对未来的信息进行预测。

想象一下，你正在读一篇文章，RNN就像你的大脑一样，能够记住之前读过的内容，并根据这些信息来理解接下来的文字。

2. 工作原理

RNN的工作原理可以用以下步骤来概括：