比较和对比卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）两种神经网络的优势。
卷积神经网络（CNNs）非常适合涉及图像识别和分类的任务，因为它们能够在图像中检测到模式。它们由多个层组成，使它们能够从图像的不同层次中提取特征并创建分层表示。相反，循环神经网络（RNNs）专门用于涉及序列数据的任务，例如自然语言处理。它们能够考虑数据的上下文，使它们非常适合理解语言并进行预测。CNN和RNN都提供类似的性能，但具有不同的优势。