循环神经网络（RNN）与传统神经网络（如LSTM、GRU）的核心区别在于它们的结构设计和训练方式。传统神经网络，尤其是序列数据处理，依赖固定长度的输入序列，通过循环结构实现对时间序列的建模。而循环神经网络则通过循环连接和记忆单元，实现对非固定长度序列的处理，从而在长短期记忆和上下文感知方面表现出更强的性能。

1. 结构差异
   传统神经网络（如RNN、LSTM、GRU）通过固定长度的输入向量和固定的门控机制实现序列的逐步处理。而循环神经网络（如GRU、LSTM）通过循环连接和非线性激活函数，允许内部状态在时间步中进行动态更新，从而更有效地捕捉序列中的长期依赖关系。

2. 训练方式
   传统神经网络通过固定权重矩阵实现状态转移，训练时需在每一步更新权重，而循环神经网络则利用梯度下降法优化内部状态，使得网络能够逐步积累历史信息，从而提升泛化能力。

3. 应用场景
   传统神经网络常用于时间序列预测（如股票价格、天气模式预测），而循环神经网络则广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域，能够处理长文本和复杂的时间依赖关系。

4. 优势与局限性
   循环神经网络在处理长文本时表现出更高的效率，尤其在上下文感知方面优于传统结构。然而，其参数量较大，训练过程较为复杂，且在数据量不足时可能面临过拟合问题。相比之下，传统神经网络在处理短序列数据时表现更优，但对长序列的建模能力相对较弱。

随着研究的深入，循环神经网络在深度学习中的应用逐渐扩展，成为解决长序列问题的关键工具。这种结构上的差异不仅影响了模型的性能，也推动了神经网络从传统结构向更灵活、可扩展的模型演进。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。