循环神经网络的基本原理是什么？

循环神经网络（RNN）的基本原理是在神经网络中引入时间的概念，使得网络可以处理序列数据。RNN的基本结构是一个循环单元，它包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。在每一个时间步上，网络接收一个输入向量和一个隐藏状态向量，通过一个非线性函数对它们进行组合，然后产生一个输出向量和一个新的隐藏状态向量，作为下一个时间步的输入和隐藏状态。这种反馈机制可以使得网络记忆之前的信息，并在处理序列数据时考虑到历史信息。

在RNN中，隐藏状态向量是网络的记忆单元，它可以保留之前的信息并将其传递给下一时刻。这种记忆机制使得网络能够处理变长的序列数据，并且可以捕捉到序列中的时序信息。此外，RNN还可以通过堆叠多个循环单元来增加网络的深度，提高网络的表达能力。