RNN适用于处理序列数据的问题,例如自然语言处理、语音识别、时间序列预测等;而CNN适用于处理图像和视觉数据的问题,例如图像分类、目标检测、图像分割等。
RNN是一种循环神经网络,包含一个或多个循环单元,可以处理变长的序列数据,并且可以捕捉到序列数据中的时序信息;而CNN是一种卷积神经网络,包含卷积层、池化层和全连接层,可以提取图像中的局部特征,并且可以处理固定大小的输入数据。
RNN通过隐藏状态向量和记忆机制来保留之前的信息,并将其传递给下一时刻,从而捕捉到序列数据中的时序信息;而CNN通过卷积操作和池化操作来提取图像中的局部特征,并通过全连接层进行分类或回归。