前馈神经网络 （Feedforward Neural Networks, FNNs） 和递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs） 都是广泛应用于深度学习领域的常见模型，它们有着不同的实现方式和特点。下面将对这两种神经网络进行简要介绍。
- 前馈神经网络
前馈神经网络是一种最基本的模型，其中神经元按照层次结构组成。每个神经元接收输入信号并通过固定的权重转发到下一层，唯一的方向是从输入层到输出层的单向流动。因此，前馈神经网络也叫做多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）。由于其结构简单、易于训练，因此在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛应用。
- 递归神经网络
递归神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，在时序数据如语音信号、自然语言中的应用非常广泛。 其网络结构包括一个循环层和一个输出层 。循环层接受来自上一步的信息并产生端到端的输出，每个时间步长上的输出会被传送回给下一个时间步长，从而形成一个具有时间依赖性的状态序列。
与前馈神经网络相比，递归神经网络具有以下不同之处：
a. 反向传播的实现方式不同 ：递归神经网络的反向传播算法是通过时间展开的方式来实现的，即将时间上的信息展开并按顺序随时间进行计算。这种算法可以有效地处理时空数据之间的关系。
b. 存在循环结构：递归神经网络中存在循环结构，能够处理动态变化的输入序列，并保持对历史信息的记忆。由于其存储和处理序列的能力，它常被应用于情感分析，机器翻译，语音识别，图像描述等任务。
虽然两种神经网络具有不同的特点，但是也有不足之处存在。前馈神经网络不能处理可变长度的序列数据，且会面临梯度消失问题，当网络层数增加时，容易出现训练不稳定的情况。RNN 模型则存在梯度爆炸或消失的问题，同时也因为其数学计算复杂度大而难以处理非线性模型优化的问题。针对这些问题，在实际应用中需要根据数据类型选择合适的模型及技术，或者进行结构上的改进和优化，以达到更好的效果。
