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CNN（卷积神经网络）：

• 区别：CNN主要适用于处理网格状数据，如图像或其他二维数据。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取和学习输入数据的特征。卷积层使用卷积操作来捕捉局部的空间结构，池化层用于降低特征图的空间维度，并减少参数数量。
• 联系：在CNN中，卷积核的权重共享使得网络可以对输入进行平移不变性的建模。这对于图像识别和计算机视觉任务非常有用。

RNN（循环神经网络）：

• 区别：RNN主要用于处理序列数据，如自然语言文本或时间序列数据。它通过在网络中引入循环连接，使得网络可以保留和利用先前的状态信息。这种循环结构允许网络具有记忆能力，从而处理具有时间依赖关系的任务。
• 联系：RNN中的每个时间步都接收一个输入和一个隐藏状态，并将隐藏状态作为下一个时间步的输入。这种递归结构使得RNN在处理时序数据时非常有效。

GCN（图卷积神经网络）：

• 区别：GCN主要用于处理图数据，如社交网络、推荐系统等。它通过在网络中定义卷积操作来学习节点的表示和关系。GCN利用节点之间的连接和局部邻域信息进行特征传播和更新。
• 联系：GCN的设计灵感来自于CNN，但在图结构上进行了扩展。类似于CNN中的卷积核，GCN使用邻接矩阵来表示节点之间的连接，并根据邻居节点的特征来更新当前节点的表示。