1，相似度:兩者都是處理數據的機器學習模型。兩者都需要通過學習過程來優化模型的參數。
2.區別:傳統的神經網絡是壹個靜態網絡，其中信息的流動是向前的。循環神經網絡具有環狀結構，信息可以在網絡中循環，使得對序列數據進行逐個處理成為可能。傳統神經網絡更適合處理靜態數據，而循環神經網絡更適合處理動態和時序數據。傳統的神經網絡通常采用反向傳播算法和梯度下降算法進行學習和訓練。在此基礎上，循環神經網絡由於其循環結構，可以使用梯度下降法、動量法等更復雜的優化算法來優化權重參數。