循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，其核心特点在于能够捕捉时间序列中的依赖关系，因此被归类为深度神经网络。

为何属于深度神经网络？

深度神经网络的核心在于其隐藏层的数量。传统的循环神经网络（RNN）仅包含一个隐藏状态，而深度网络通过添加多个隐藏层，实现了对序列信息的多维度处理。例如，LSTM（Long Short-Term Memory）网络不仅包含一个隐藏状态，还通过门控机制（门函数）捕捉当前状态与先前信息的依赖关系，从而更有效地学习长时依赖模式。

与传统RNN的区别

与仅有一个隐藏状态的传统RNN相比，深度网络通过多层结构扩展了信息的处理能力，使得模型可以长期记忆前向数据，从而提升预测或分类的准确性。例如，在自然语言处理任务中，深度RNN模型能够学习句子的时序特征，而传统RNN则可能因信息丢失而表现不足。

应用与意义

循环神经网络因其能够捕捉时间序列的依赖性，在语音识别、文本生成、时间序列预测等领域表现出色。例如，在语音识别任务中，RNN模型能够区分连续语音的前后关系，而深度RNN进一步提升了这一能力。这也说明了深度神经网络在处理复杂序列数据时的优势。

结论

循环神经网络作为深度神经网络的一种，其核心在于通过多隐藏层实现信息的深度处理，从而在序列数据的长期依赖建模中展现出显著优势。这一分类不仅反映了模型结构的扩展性，也体现了其在处理复杂序列任务中的关键作用。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。