3. 将以下文本进行摘要，输出摘要后的文本。


为了更好地理解传统神经网络为什么不足以捕捉时间和序列信息，我们先来看一下传统神经网络的几个结构属性：
    1. 局部连接：在传统神经网络中，每个神经元仅仅连接着上一层中一小部分的神经元，而不是像全连接的网络一样连接上一层的所有神经元；
    2. 权值共享：在传统神经网络中，每个连接都对应着一个权重，这意味着每增加一个连接，网络需要增加一个对应的参数；
    3. 激活函数：激活函数是神经网络中的非线性层，它通过将输入信号映射到一个非线性输出进行信息处理。

这三个属性使得传统的神经网络在处理时间序列数据时存在着不足和限制。因此，人们发明了循环神经网络（RNN）。
传统神经网络的局部连接、权值共享和激活函数属性限制了其处理时间序列数据的能力，因此发明了循环神经网络（RNN）。