循环神经网络和卷积神经网络

循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）都是深度学习中常用的神经网络模型。

RNN在处理序列数据时表现出色，它具有记忆功能，可以在输入序列中保留之前的信息，并将其传递到后续时间步中。这使得RNN在处理文本、语音和时间序列数据等方面非常有效。

CNN则擅长处理图像和空间数据。CNN通过卷积操作来提取图像中的特征，并通过池化操作减少特征的数量。这些特征被送入全连接层进行分类或回归。

虽然RNN和CNN在处理不同类型的数据时表现出色，但它们也可以结合使用，例如使用CNN作为RNN的输入层，以提取图像中的特征并将其传递到RNN中进行分类等任务。