循环神经网络（RNN）的局限性有哪些？

循环神经网络（RNN）的局限性主要包括以下几个方面：

梯度消失和梯度爆炸

由于循环结构的存在，RNN在训练时很容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型无法学习到长期依赖关系。

记忆能力有限

尽管RNN具有记忆机制，但是在处理长序列数据时，由于梯度消失或梯度爆炸等问题，模型无法保留长期的信息，导致记忆能力有限。

训练速度慢

RNN模型通常需要很长的时间才能收敛，这使得训练速度较慢。

处理长序列数据困难

由于记忆能力有限，RNN在处理长序列数据时会遇到困难，无法保留长期的信息。

对输入序列长度敏感

RNN的输出依赖于前面的输入，因此输入序列长度的变化会对模型的性能产生影响，较长的输入序列会导致更高的计算复杂度。