RNN（Recurrent Neural Network）和LSTM（Long Short-term Memory）是深度学习中常用的两种神经网络结构。

  RNN是一种反馈神经网络，具有循环连接，可以处理序列数据。在RNN中，隐藏层的输出会被传递到下一个时间步骤，以捕捉时间序列中的依赖关系。然而，传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，导致难以处理长期依赖性。

  为了解决这个问题，LSTM被提出。LSTM是一种特殊的RNN变体，具有三个门控结构：遗忘门、输入门和输出门。这些门控结构允许LSTM有效地学习长期依赖性，并且能够更好地处理序列数据。

  具体来说，LSTM的遗忘门决定了是否要从细胞状态中丢弃信息，输入门决定了是否要将新信息添加到细胞状态中，而输出门则决定了从细胞状态产生的输出。LSTM的门控机制使其能够更好地控制信息的流动，从而更好地处理长序列。

  总结来说，RNN可以处理序列数据，但在处理长期依赖性时存在困难。LSTM通过引入门控结构解决了这个问题，并在处理长序列时表现更好。