前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 的主要区别在于它们处理数据和处理序列信息的方式。 FNN 是最简单的神经网络类型，数据以一个方向流动——从输入节点通过隐藏层到输出节点，没有循环。每一层都完全连接到下一层，网络独立处理每个输入。 例如，在使用 FNN 的图像分类任务中，每个像素的数据被输入到网络一次，通过层进行转换，并映射到诸如“猫”或“狗”之类的类标签。这使得 FNN 对于静态数据非常有效，在这种情况下，过去的输入不会影响未来的输出。 然而，它们缺乏记忆，这意味着它们无法模拟随时间或序列的依赖关系。
相比之下，RNN 通过在其架构中引入循环来设计用于顺序数据。 这些循环允许信息在时间步长内持续存在，使网络能够维持一个“隐藏状态”，该状态捕获先前输入的上下文。 例如，在文本预测任务中，RNN 处理句子中的每个单词，同时更新其隐藏状态以记住较早的单词，这有助于准确预测下一个单词。 这使得 RNN 适用于诸如时间序列预测、语音识别或机器翻译之类的任务，其中输入的顺序很重要。 然而，由于诸如梯度消失之类的问题，传统的 RNN 在长期依赖关系方面存在困难，诸如 LSTM 或 GRU 之类的新变体通过使用门控机制来控制信息流来解决这些问题。
关键区别在于它们处理时间或顺序数据的方式。 FNN 将每个输入视为独立的，这使得它们快速而直接，但仅限于没有基于时间关系的任务。 RNN 通过保留先前输入的记忆来显式地模拟序列，使它们能够学习随时间的模式。 对于开发人员来说，在它们之间进行选择取决于问题：对图像分类或表格数据使用 FNN，对具有时间结构的文本、音频或传感器数据使用 RNN（或它们的变体）。 在架构上，FNN 更易于实现和训练，而 RNN 需要仔细处理状态和梯度。 诸如 TensorFlow 或 PyTorch 之类的工具抽象了许多这种复杂性，但了解核心差异有助于选择适合任务的正确模型。