为什么递归神经网络中的权重不变？

递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种具有循环连接的神经网络结构，用于处理序列数据。在RNN中，权重是共享的，也就是说在每个时间步上，权重的值是相同的，不会随着时间的推移而改变。

这种权重共享的设计是为了解决序列数据的建模问题。在处理序列数据时，我们通常希望网络能够捕捉到序列中的长期依赖关系。如果每个时间步上的权重都是独立学习的，网络将很难记住之前时间步的信息，导致无法有效地建模序列中的长期依赖关系。

通过共享权重，RNN可以在每个时间步上使用相同的权重来处理输入和隐藏状态，从而使网络能够记住之前时间步的信息，并在当前时间步上进行有效的计算。这种权重共享的机制使得RNN能够更好地处理序列数据，例如自然语言处理、语音识别等任务。

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