下列哪项关于循环神经网络的描述正确。() A. 处理输入序列时,循环神经网络必然会出现梯度爆炸和梯度消失的问题B. 循环神经网络一般采用“沿时间前向传播算法”训练C. 循环神经网络不属于神经网络的一种D. 循环神经网络是处理序列数据网络结构

步骤 1：理解循环神经网络（RNN）的基本概念
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络结构，它通过在时间维度上展开网络，使得网络能够处理不同长度的序列数据。RNN通过在每个时间步使用相同的权重矩阵，从而实现参数共享，这使得RNN能够处理任意长度的序列数据。

步骤 2：分析选项A
选项A提到，处理输入序列时，循环神经网络必然会出现梯度爆炸和梯度消失的问题。虽然梯度爆炸和梯度消失是RNN在训练过程中常见的问题，但并不是必然出现的。通过使用梯度裁剪、长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等方法，可以缓解这些问题。

步骤 3：分析选项B
选项B提到，循环神经网络一般采用“沿时间前向传播算法”训练。这是正确的。RNN在训练过程中，通常采用沿时间前向传播算法（Backpropagation Through Time, BPTT）来计算梯度，从而更新网络参数。

步骤 4：分析选项C
选项C提到，循环神经网络不属于神经网络的一种。这是错误的。循环神经网络是神经网络的一种，它通过在时间维度上展开网络，使得网络能够处理序列数据。

步骤 5：分析选项D
选项D提到，循环神经网络是处理序列数据网络结构。这是正确的。RNN通过在时间维度上展开网络，使得网络能够处理不同长度的序列数据，因此它是一种处理序列数据的网络结构。