举例说明为什么要发明循环神经网络（RNN）？

RNN（循环神经网络）是一种常见的神经网络结构，它在处理具有时间序列性质的数据时具有很好的效果。在循环神经网络中，网络中的神经元不仅与下一层的神经元相连，还与上一层的神经元相连，形成循环结构，使得网络可以利用历史信息来影响当前的输出。

循环神经网络在处理序列数据时非常有用，例如自然语言处理（NLP）中的文本生成、情感分析、语言翻译等任务。由于自然语言具有时序性质，RNN网络可以很好地处理这种类型的数据，并且在这方面的应用非常广泛。

此外，循环神经网络还可以用于其他领域，如时间序列预测、图像生成、音乐生成等，因为这些问题也具有时序性质。

总之，循环神经网络是一种非常有用的神经网络结构，它可以处理各种具有时序性质的数据，并在多个领域中得到了广泛的应用。