前馈神经网络与递归神经网络有何区别？

前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN）和递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）主要的区别在于它们处理序列数据的方式：

1. **前馈神经网络**：
- **结构**：前馈网络具有线性的拓扑结构，信息从输入层直接传递到隐藏层再到输出层，每个节点只依赖于其直接前驱节点的数据，不形成循环。
- **时间依赖**：对于静态输入，FNN没有内在的时间概念，不能处理变长的输入序列。
- **应用**：适用于分类和回归任务，如图像识别和文本分类。

2. **递归神经网络**：
- **结构**：RNN引入了反馈连接，允许当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定当前时刻的输出，形成了记忆单元，可以处理任意长度的输入序列。
- **时间依赖**：RNN有内部状态，能够捕捉到输入序列中的时间依赖关系，对每个时间步都有不同的权重。
- **应用**：常用于自然语言处理（NLP），语音识别，机器翻译等需要理解上下文的任务。

简单地说，FNN是一次性通过数据，而RNN则可以回顾过去的信息来影响当前的决策。这种差异使得RNN特别适合处理具有时间顺序的输入，如音频和文本数据。