循环神经网络与卷积神经网络模型的异同是什么？

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模型，但它们在网络结构和应用场景上有一些区别。

首先，RNN主要用于处理序列数据，如文本、语音等，它将一个序列中的每个元素看作一个时间步，每个时间步的输入都与前面的时间步的输出相连，形成一个循环的结构。RNN通过这种方式可以捕捉到序列中的时间依赖关系，从而适用于很多自然语言处理、语音识别等任务。

而CNN主要用于处理图像数据，它通过卷积操作提取图像的局部特征，从而实现对整个图像的理解。CNN可以通过多层卷积和池化操作逐步提取更高层次的特征，最终完成图像分类、目标检测等任务。

其次，RNN和CNN在网络结构上也有一些不同。RNN的核心是循环单元（如LSTM、GRU等），它们可以记忆之前的状态，从而实现对序列的处理。而CNN则主要由卷积层和池化层组成，卷积层用于提取特征，而池化层则用于对特征进行降维和下采样。

总体来说，RNN和CNN在深度学习中都有着重要的应用，但它们适用的场景和网络结构有所不同。