RNN的独特价值在于：它能有效的处理序列数据。⽐如：⽂章内容、语⾳⾳频、股票价格⾛势…
之所以他能处理序列数据，是因为在序列中前⾯的输⼊也会影响到后⾯的输出，相当于有了“记忆功能”。但是 RNN 存在严重的短期记忆问题，⻓期的数据影响很⼩（哪怕他是重要的信息）。
于是基于 RNN 出现了 LSTM 和 GRU 等变种算法。这些变种算法主要有⼏个特点：
- ⻓期信息可以有效的保留
- 挑选重要信息保留，不重要的信息会选择“遗忘”
RNN ⼏个典型的应⽤如下：
- ⽂本⽣成
- 语⾳识别
- 机器翻译
- ⽣成图像描述
- 视频标记