递归神经网络和前馈神经网络

递归神经网络（RNN）和前馈神经网络（FNN）是两种常见的神经网络结构。

前馈神经网络是最基本的神经网络结构，信息在网络中只能单向传播，不会形成循环。前馈神经网络的每一层都与下一层相连，信息从输入层经过隐藏层传递到输出层。这种结构适用于很多任务，如图像分类、语音识别等。

而递归神经网络是一种具有循环连接的神经网络结构，允许信息在网络中形成循环传播。这使得递归神经网络能够处理序列数据，如自然语言处理和时间序列预测。在RNN中，每个时间步的输入都会与上一个时间步的隐藏状态进行连接，这样就可以将过去的信息传递到未来。RNN的一个重要变种是长短时记忆网络（LSTM），它通过门控机制来更好地捕捉长期依赖性。

总结来说，前馈神经网络适用于静态输入数据的处理，而递归神经网络则适用于序列数据的建模和预测。