解释什么是循环神经网络，并提供两个实际应用的例子。
循环神经网络（RNN）是一种神经网络，可以用于处理序列数据，它具有一种内部循环机制，可以在处理前一个时间步的输出时将其作为当前时间步的输入。

两个实际应用的例子：

1. 自然语言处理（NLP）- 情感分析：将给定的文本数据输入到 RNN 中，以预测文本的情感。RNN 可以捕捉到文本在上下文中的整体含义，从而使预测更为准确。

2. 时间序列预测：用于预测时间序列数据，例如股票价格、气象数据等。RNN 可以从过去的数据中学习趋势和模式，并将其应用于未来的预测中。