分析延时神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的异同点．

延时神经网络、卷积神经网络、循环神经网络都是深度学习领域中常见的神经网络模型，它们的主要区别在于网络的结构和应用的场景。

延时神经网络主要用于序列数据的处理，通过引入一个时间维度来处理时间序列数据，比如自然语言处理中的语音识别、情感分析等。

卷积神经网络主要用于图像和视频数据的处理，通过卷积操作来提取图像中的特征，比如图像分类、目标检测等。

循环神经网络也常用于序列数据的处理，它引入了一个循环层，用于存储序列数据中的历史状态信息，比如自然语言处理中的机器翻译、语言模型等。

总的来说，这些模型在处理不同类型的数据时都有其独特的优势，需要根据应用场景来选择合适的模型。