human: 比较使用循环神经网络和卷积神经网络的优缺点。
 bot: 循环神经网络（RNN）的优点是能够处理具有时间依赖性的序列数据，如文本和语音。RNN 可以通过记忆之前的输入，并将其应用于当前的输入，从而捕捉到序列中的上下文信息。然而，RNN 的缺点是容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致长期依赖关系难以捕捉。卷积神经网络（CNN）的优点是能够有效地处理图像和空间数据，通过卷积操作可以提取出图像的局部特征。CNN 还具有参数共享和稀疏连接的特性，使得模型的训练和推理速度更快。然而，CNN 的缺点是无法处理序列数据，因为它没有记忆机制，无法捕捉到序列中的上下文信息。