RNN和传统神经网络之间有几个主要的区别。

  首先，传统神经网络是一种前馈神经网络，其每一层的输出仅依赖于前一层的输出。这导致传统神经网络只能处理固定长度的输入和输出序列。而RNN具有循环连接，允许信息在网络中进行传递并存储先前的状态信息。这使得RNN能够处理不同长度的序列数据，包括语言、音频和时间序列数据。

  其次，传统的神经网络在处理序列数据时会忽略序列中元素之间的关系和顺序。而RNN使用循环连接来传递信息，并且有一种记忆单元（通常是LSTM或GRU），这使得RNN能够记住先前的状态和上下文信息。这种能力使得RNN在处理序列数据时更加强大，比如在机器翻译、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。

  此外，RNN还具有在时间维度上共享权重的特点。这意味着对于给定的时间步，RNN的参数是一致的，这减少了模型的参数数量，提高了训练的效率。

  然而，RNN也存在一些问题。其中一个问题是梯度消失或爆炸问题，这是由于训练过程中循环连接导致梯度在时间维度上指数级增加或减小。为了解决这个问题，一些改进的RNN模型被提出，如LSTM和GRU。

  总结起来，RNN与传统神经网络相比具有处理序列数据的能力，能够记住上下文信息，但也存在一些问题需要注意。