RNN 隐状态：滚动的记忆
循环神经网络（RNN）读一句话，不是一眼看完，而是一个词一个词地读，边读边在心里记一份“笔记”——这份笔记就是隐状态。每读一个新词，它把笔记和新词揉在一起，更新成新的笔记，再往下传。关键有两点：①这份笔记是一份滚动的记忆，把前面看过的都压缩在里面；②每一步用的是同一套权重（同一个 RNN 单元反复使用）。点“下一步”，看隐状态怎样一格一格被读进来的词改写、向右传递。
底部是依次读入的词；中间紫色是 RNN 单元（每步都是同一个）；上面 4 根小条是隐状态向量（蓝负/红正）。绿色箭头是上一份笔记传给下一步。
隐状态=滚动记忆
它把读过的内容压缩进一个向量，一路携带、不断更新。
权重共享
每个时间步用的是同一套参数——所以 RNN 能处理任意长度的序列。
顺序处理
信息从左到右一步步流动，天然适合语言、语音、时间序列。