卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习中的重要模型，它们各有所长，应用于不同的领域。以下是它们之间的一些比较：

结构：卷积神经网络由卷积层，池化层和全连接层组成。它采用局部感受野，参数共享的方式，可以有效减少参数量，提取特征。循环神经网络则包含一个循环体，通过时间序列的迭代，来不断传递隐藏状态，从而捕捉序列中的相关性。

数据类型：卷积神经网络常用于处理图像数据，不仅限于二维图像，也可以处理三维立体图像和多通道数据。循环神经网络则更擅长处理序列数据，如文本，语音和时间序列等。

应用：卷积神经网络在计算机视觉领埴的应用十分广泛，如图像分类，目标检测，语义分割等。而循环神经网络通常用于自然语言处理，如文本分类，机器翻译，语音识别等。

计算方向：卷积神经网络的计算是从输入的图像开始，经过每一层的计算，逐步提取特征，最后得到输出。而循环神经网络中的计算则依赖于序列中前后时刻的信息传递，每个时刻的计算都会对下一个时刻产生影响。

总之，卷积神经网络和循环神经网络各有其优势，它们在结构和应用上都存在较大的差异。在选择模型时，需要根据
比较卷积神经网络和循环神经网络。