循环神经网络（RNN）主要用来处理时间序列数据和序列数据。它是一种适合处理由事件按照时间顺序形成的数据的神经网络，能够捕捉到数据中的长期依赖关系。在实际应用中，RNN广泛应用于语音识别、自然语言处理、时间序列分析、图像处理等领域。例如，在语音识别中，RNN可以捕捉到音节、单词之间的连续语音信号，从而实现准确识别。在自然语言处理中，RNN可以用于处理长距离依赖关系，如句子结构分析、文本分类等任务。此外，RNN还可以与其他算法结合，如卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），以处理更复杂的序列数据和时序数据。
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