在深度学习领域，循环神经网络（RNN）和递归神经网络（RvNN）都是处理序列化数据的经典模型，两者在结构设计、运行机制与实际应用场景上存在本质差异。本文将从网络架构、工作原理、优缺点等多个维度，为你系统梳理这两类神经网络的核心区别。

一、循环神经网络（RNN）

1.1 RNN的结构

循环神经网络是一种引入循环连接的深度学习模型，其核心思想是将上一个时间步的输出作为当前时间步的输入。简单来说，RNN如同一条流水线，每个时刻既处理当前数据，又“保留”之前的信息痕迹。其结构可理解为：每个时间步的输入包含两部分——当前时刻的输入 x(t) 和上一时刻的隐藏状态 h(t-1)。网络通过融合这两部分信息，更新当前时刻的隐藏状态 h(t)，这个隐藏状态就是网络的“记忆单元”，存储着序列中已处理部分的抽象特征。