重写下面这段文本：以下是关于深度学习中的循环神经网络的文章：

循环神经网络（Recurrent Neural Networks）是一种能够处理序列数据的神经网络。它们是指那些在网络的神经元之间形成循环连接的神经网络。循环神经网络具有存储过去状态的记忆功能，可以从先前的状态和当前输入学习到有关下一个状态的信息。这种记忆机制使得循环神经网络能够对序列数据进行建模，例如文本、语音和时间序列数据等。

标准的循环神经网络有很多变种，其中最常见的是长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Network, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）。这些变种引入了不同的机制以处理循环神经网络中的梯度问题，并提供了更好的记忆性能和更强的建模能力。

当前，循环神经网络已广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像生成等领域，并成为了许多深度学习模型的核心组成部分。未来，随着深度学习和人工智能技术的不断发展，循环神经网络将在更多的领域发挥作用，为我们带来更多的机会和挑战。
循环神经网络（RNN）是一种处理序列数据的神经网络，其神经元之间形成了循环连接，能够记忆过去状态并学习下一个状态的信息。常见变种有LSTM和GRU，具有更好的记忆和建模能力。已广泛应用于自然语言处理、语音识别和图像生成等领域，成为深度学习模型的核心。未来，将在更多领域发挥作用，带来机会和挑战。