图解RNN循环神经网络

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种具有循环连接的神经网络结构，主要用于处理序列数据。相比于传统的前馈神经网络，RNN能够在处理序列数据时保留过去的信息，并将其传递给下一个时间步骤。

下面是一个简化的RNN图解：

    x[t]       h[t-1]        h[t]         y[t]
      │          │            │            │
      └──────►┌───┴────┐       │            │
             │   RNN   │       │            │
             └─────────┘       │            │
                              └──►┌─────┐◄─┘
                                   │ act │
                                   └─────┘

在这个图中，输入是当前时间步骤（t时刻）的输入x[t]和上一个时间步骤（t-1时刻）的隐藏状态h[t-1]。隐藏状态h[t-1]存储了RNN之前的信息，通过循环连接传递给当前时间步骤的隐藏状态h[t]。h[t]不仅可以传递给下一个时间步骤，也可以作为输出y[t]的一部分。

在RNN中，每个时间步骤都有一个相同的权重参数集合。这意味着RNN在处理不同时间步骤的输入时使用相同的参数。这种共享参数的方式使得RNN能够处理任意长度的序列数据。

RNN可以使用不同的激活函数来控制信息的流动和处理方式。常用的激活函数包括tanh、ReLU等。

RNN的循环连接使得它可以处理时序信息，例如自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务。然而，传统的RNN也存在梯度消失和梯度爆炸的问题，导致长期记忆和长期依赖任务的困难。

相关问题：
1. RNN的梯度消失和梯度爆炸问题是如何产生的？
2. 除了RNN，还有哪些用于处理序列数据的神经网络结构？
3. RNN的隐藏状态有什么作用？它如何影响信息传递和处理过程？
4. 在实际应用中，如何选择合适的激活函数来构建RNN？
5. RNN是否适合处理长序列数据？如何改进RNN来解决长期记忆和长期依赖问题？