卷积神经网络（CNN）和循环神经网络(RNN)有什么区别？

卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是两种不同类型的神经网络，它们有着不同的结构和用途。

卷积神经网络通常用于计算机视觉中，可以用来识别和分类图像。CNN用于提取图像的空间特征，通过不断的卷积和池化操作实现特征提取和降维。

循环神经网络通常用于自然语言处理和语音识别中，可以用来处理时间序列数据。RNN的主要思想是把前面的信息传递到后面，这样网络就可以利用之前的信息做出预测，能够处理序列中每个时间步的数据。

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