卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常见的神经网络结构。CNN主要用于图像识别，通过卷积操作挖掘图像的局部结构特征，限制参数个数，从而提高模型的泛化能力。而RNN主要用于序列数据的处理，如语音识别、自然语言处理等，通过循环结构实现对时间序列上的变化建模，从而捕捉序列数据中的长期依赖关系。两种网络结构在实际应用中也常常被融合使用，如将CNN用于图像特征提取，再将提取的特征输入到RNN中进行序列建模。