请详细介绍RNN的特征提取过程

RNN（循环神经网络）的特征提取过程是通过循环神经网络的隐藏层来实现的。在每个时间步骤，RNN会将当前输入和前一个时间步骤的隐藏状态作为输入，然后输出当前时间步骤的隐藏状态。这个隐藏状态可以被看作是对过去输入的总结，同时也包含了当前输入的信息。通过这种方式，RNN可以提取出时间序列数据中的特征，例如语音识别、自然语言处理等领域。在实际应用中，RNN还可以通过堆叠多个隐藏层来提高特征提取的效果。