比较卷积神经网络和循环神经网络的异同点。
卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs)都是深度学习的类型，用于各种机器学习任务，如分类、分割和回归。它们之间的主要区别在于它们处理数据的方式：CNNs以空间方式处理输入数据，而RNNs以时间方式处理数据。CNNs最适合的任务是计算机视觉，RNNs最适合的任务是自然语言处理。CNNs和RNNs之间的另一个关键区别在于它们的结构：CNNs具有多层卷积过滤器，而RNNs具有递归模块层。