循环神经网络和卷积神经网络的区别

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，它们的主要区别在于它们的网络结构和应用场景。

RNN是一种序列模型，可以处理长度可变的输入序列，其主要特点是在网络中引入了循环结构，可以对序列的每一个元素进行处理，并保留之前元素的信息。RNN适用于时序数据的处理，如语音识别、自然语言处理等领域。

而CNN是一种局部模型，可以捕捉输入数据中的局部特征，其主要特点是在网络中引入了卷积操作和池化操作，可以有效地减小参数量。CNN适用于图像识别、目标检测等领域。

在实际应用中，RNN和CNN也可以结合使用，例如在自然语言处理中，可以使用CNN进行词嵌入，再使用RNN进行文本生成或分类。