循环神经网络 （Recurrent Neural Network，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 是深度学习中的两种核心架构，它们在数据处理方式、网络结构和应用场景上存在显著差异：

1. 数据处理重点

• CNN：捕捉空间特征。 CNN 专为处理具有网格结构的数据（如图像）而设计。它通过卷积核（滤波器）在数据上滑动，提取局部特征（如边缘、纹理），并不考虑数据在时间上的先后顺序。
• RNN：捕捉时间序列特征。 RNN 专为处理序列数据（如文本、音频、时间序列）而设计。它能够记住之前的输入信息，利用历史信息来辅助处理当前输入，适用于前后存在依赖关系的任务。 

2. 网络结构与连接方式

• CNN：前馈结构。 数据在层与层之间单向向前流动。其核心组件包括卷积层（提取特征）和池化层（减少计算量）。CNN 的输入和输出尺寸通常是固定的。
• RNN：循环结构。 神经元的输出会反馈回自身或后续节点的输入中，形成一个循环链路。这种“记忆机制”使其能够处理变长序列。常见的变体如 LSTM (Long Short Term Memory 长短期记忆网络) 被设计用来解决长距离依赖导致的梯度消失问题。 

3. 主要应用场景 

特性	卷积神经网络 (CNN)	循环神经网络 (RNN)
典型应用	图像分类、目标检测、医疗影像识别	机器翻译、情感分析、语音识别、股价预测
数据类型	二维/三维网格数据（图像、视频帧）	一维序列数据（文本、时间序列、音频）
训练效率	较高，可并行化计算	较低，由于序列依赖性较难完全并行化

4. 发展趋势 (2026年视角)

虽然两者界限分明，但实际应用中常将二者结合（如 CRNN 处理视频）。此外，在 2026 年，虽然 Transformer 架构在处理长序列任务上已非常主流，但 CNN 依然在计算机视觉的边缘设备和实时任务中占据重要地位，而 RNN 及其变体则在特定的流式音频处理和轻量级时间序列预测中持续发挥作用。