RNN，即循环神经网络（Recurrent Neural Network），是一种用于处理序列数据的神经网络结构。RNN有几种主要的变体，包括长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），但不包括选项中的任何一种形式。

来看选项：
- A: 1 V N
- B: N V N
- C: N V M
- D: 2 V N

这些选项看起来更像是某种记号表示法，而不是RNN的变体。RNN变体通常是以LSTM、GRU这样的命名出现。因此，从选项中可以推断出所有选项都不是RNN的变体。不过，如果需要选择一个，那么任何一个都可以，因为它们都不符合RNN变体的惯常命名。

因此，正确答案是：**它们都不是RNN的变体。**

专业分析：
- RNN的变体主要是通过改进基本的RNN网络，以解决长距离依赖和梯度消失问题。常见的变体包括：
1. **LSTM（Long Short-Term Memory）**：引入了细胞状态和多重门控机制，能够学习长时间依赖。
2. **GRU（Gated Recurrent Unit）**：简化了LSTM的结构，只用两个门来控制信息的流动。
3. **Bi-directional RNN**：通过两个方向的RNN层处理序列，以捕获信息的前后依赖关系。

这些变体都与选项中的表示法无关。因此可以明确选项不属于RNN的变体。