循环神经网络的发展历程，给出参考文献

循环神经网络的发展历程可以分为以下几个阶段：

1. 前馈神经网络：早期的神经网络是前馈网络，没有记忆功能，只能处理静态输入。这一阶段的代表模型是感知机和多层感知机。

2. Elman网络：1988年，Elman提出了一种简单的循环神经网络模型，称为Elman网络。这一模型利用前一时刻的状态作为当前时刻的输入，解决了前馈神经网络无法处理序列数据的问题。

3. Jordan网络：1997年，Jordan提出了一种基于Elman网络的改进模型，称为Jordan网络。Jordan网络在Elman网络的基础上，将前一时刻的输出作为当前时刻的输入，增强了网络的记忆能力。

4. 长短时记忆网络（LSTM）：1997年，Hochreiter和Schmidhuber提出了一种新型的循环神经网络模型，称为长短时记忆网络（LSTM）。LSTM通过引入三个门控单元（输入门、遗忘门和输出门），有效地解决了传统循环神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络具有更好的记忆能力。

5. 双向循环神经网络（BRNN）：1995年，Schuster和Paliwal提出了一种新型的循环神经网络模型，称为双向循环神经网络（BRNN）。BRNN在输入序列的两个方向上都有循环结构，可以有效地处理序列数据中的长期依赖关系。

6. 门控循环单元（GRU）：2014年，Cho等人提出了一种新型的循环神经网络模型，称为门控循环单元（GRU）。GRU在LSTM的基础上，通过减少门控单元的数量和简化门控机制，实现了更快的训练速度和更小的模型尺寸。

参考文献：

1. Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533-536.

2. Elman, J. L. (1990). Finding structure in time. Cognitive science, 14(2), 179-211.

3. Jordan, M. I. (1986). Serial order: A parallel distributed processing approach. Technical Report CMU-CS-86-126, Carnegie Mellon University.

4. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.

5. Schuster, M., & Paliwal, K. K. (1997). Bidirectional recurrent neural networks. IEEE Transactions on Signal Processing, 45(11), 2673-2681.

6. Cho, K., Van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation. arXiv preprint arXiv:1406.1078.