请用硕士论文的要求，写一下循环神经网络的相关技术，要求包含操作公式，1000字

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种特殊的多层神经网络，它通过把信息传到多层中，具有很强的学习能力。它是一种有记忆的神经网络，能够处理序列数据，而且每一层的输出都是上一层的输入。RNN有一个简单的操作公式：h_t=f(Ux_t+Wh_{t-1})，其中f表示激活函数，U和W分别表示输入层和隐藏层的权重，h_t表示当前时刻的隐藏层，x_t表示当前时刻的输入层。RNN的另一个重要操作公式是：y_t=g(Vh_t)，其中g表示激活函数，V表示输出层的权重，y_t表示当前时刻的输出。在RNN中，输出层的权重应该可以不断地学习，以达到最优的输出。RNN的核心思想是把输入信息传递到多层，从而使得它具有更强的学习能力，而且它还能够记忆数据，因此它在处理序列数据方面具有很强的优势。RNN的另一个优点是，它可以利用反向传播算法，从而调整权重，使得输出更加准确。RNN也有一些缺点，比如长期依赖问题，它会在处理长序列数据时出现失去信息的现象，而且它的计算成本比较高，因为它需要训练很多的权重。总的来说，RNN的优点在于，它具有很强的学习能力和记忆能力，能够记住序列数据，同时也可以使用反向传播算法来调整权重，但是它也有一些缺点，比如长期依赖问题和计算成本高。