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答案：C解释：复发性神经网络（RNN）是一类神经网络，节点之间的连接可以形成周期。此周期创建一个反馈循环，该循环允许网络维护内部状态或内存，该状态或内存持续到不同的时间步骤。这是RNN的关键特征，它将它们与其他神经网络区分开来，例如仅在一个方向上处理输入并且没有内部状态的前馈神经网络。rnns对于上下文或顺序信息很重要的任务特别有用，例如语言建模，时间序列预测和语音识别。保留先前输入信息的能力使RNN能够根据整个数据顺序做出更明智的预测，而不仅仅是当前输入。对比：选项A（它们并行处理数据）是不正确的，因为RNN通常会顺序处理数据，而不是并行处理。选项B（它们主要用于图像识别任务）是不正确的，因为图像识别更常见于卷积神经网络（CNN），而不是RNN。选项D（它们没有内部状态）是不正确的，因为具有内部状态是RNN的定义特征。此反馈循环是RNN的运行基础，并允许他们通过“记住”过去的输入来有效地处理数据序列以影响未来的输出。此内存功能使RNN适用于涉及顺序或时间相关数据的应用程序。
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