在深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）是处理时间序列数据的两种常用方法。尽管它们在目的上相似，都是用来处理和预测时间序列数据，但它们在实现方式和适用场景上存在着显著的差异。

RNN，即循环神经网络，是一种能够处理序列数据的前馈神经网络。它的结构相对简单，参数较少，训练速度较快。然而，由于其梯度消失和梯度爆炸的问题，它在处理长序列数据时表现不佳，难以捕捉到长距离的时间依赖性。

与RNN相比，LSTM，即长短时记忆网络，是一种更为复杂的循环神经网络。它的结构更加复杂，参数更多，但能够有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM通过引入三个门结构——遗忘门、输入门和输出门，实现了对长期依赖性的有效捕捉。这使得LSTM在处理长序列数据时表现更为优异。

在实际应用中，RNN通常用于处理较短的时间序列数据，例如股票价格预测、气象数据分析等。而LSTM则更适合处理较长时间序列数据，例如文本分类、机器翻译等。

然而，LSTM的复杂结构和参数数量也使得它的训练速度较慢，计算资源消耗较大。因此，在实际应用中，选择RNN还是LSTM需要根据具体问题和数据特点进行权衡。

总的来说，RNN和LSTM是处理时间序列数据的两种不同思路。RNN简单快速，适用于较短时间序列数据；而LSTM复杂但能有效处理长期依赖性，适用于较长时间序列数据。了解它们的特点和适用场景，能够帮助我们更好地选择和应用深度学习模型。