每个非输入单元将其当前激活(结果)计算为与其连接的所有单元的激活的加权和的非线性函数。可以在特定的时间步长为某些输出单元提供主管给定的目标激活。例如，如果输入序列是对应于口语数字的语音信号，则在序列末尾的最终目标输出可以是对该数字进行分类的标签。在强化学习环境中，没有教师提供目标信号。相反，适应度函数或奖励函数偶尔用于评估RNN的性能，它通过影响输出单元来影响其输入流，输出单元和一个可以影响环境的执行器相连。这可以被用来玩一个游戏，在这个游戏中，进度是用赢得的点数来衡量的。每个序列产生一个误差，作为