神经网络（Neural Network，NN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）都是深度学习中常用的模型，它们在处理序列数据时各有优势。本文将比较神经网络与循环神经网络的特点和应用。
神经网络（NN）
神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，它由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据，然后将结果传递给下一个神经元。
特点：
- 层次结构：神经网络通常具有多层，每层负责提取不同层次的特征。
- 非线性：神经网络通过非线性激活函数，能够处理复杂的数据关系。
- 可调参数：神经网络具有大量可调参数，可以通过训练数据来优化。
应用：
- 图像识别：神经网络在图像识别领域取得了显著的成果，如卷积神经网络（CNN）。
- 自然语言处理：神经网络可以用于文本分类、情感分析等任务。
循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，它具有循环连接，使得前一个时间步的输出可以影响后续时间步的计算。
特点：
- 循环连接：RNN通过循环连接，使得信息可以在序列中传递。
- 时间依赖性：RNN能够处理时间序列数据，如文本、语音等。
- 状态记忆：RNN具有状态记忆功能，可以保存序列中的信息。
应用：
- 语言模型：RNN可以用于生成文本、翻译等任务。
- 语音识别：RNN可以用于将语音信号转换为文本。
总结
神经网络和循环神经网络都是深度学习中常用的模型，它们在处理序列数据时各有优势。在实际应用中，可以根据具体任务选择合适的模型。