卷积神经网络和循环神经网络的区别是什么？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是两种常用的神经网络模型，它们的区别主要在于网络结构和特点。

卷积神经网络是一种主要用于图像、语音、视频等高维数据处理的神经网络模型，它利用卷积层、池化层等操作来提取输入数据的特征，然后通过全连接层等结构进行分类、回归等任务。卷积层通过卷积操作来提取局部特征，具有平移不变性，可以有效地处理图像等数据。池化层则通过降采样来减少数据维度，进一步提高处理效率。卷积神经网络的结构通常是多个卷积层、池化层和全连接层交替组成。

循环神经网络是一种主要用于序列数据处理的神经网络模型，它通过循环单元（如LSTM、GRU）来处理输入序列，并利用记忆单元来保存历史信息。循环神经网络可以自然地处理变长的序列数据，并且可以建立时间依赖关系，适用于自然语言处理、语音识别等领域。循环神经网络的结构通常是多个循环单元组成。

综上，卷积神经网络和循环神经网络分别适用于不同类型的数据处理任务，具有不同的网络结构和特点。