卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）都是深度学习中常用的神经网络模型，它们在图像识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用。

CNN是一种专门用于处理图像的神经网络，它能够自动识别图像中的特征，例如边缘、纹理等。CNN通过卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层能够提取图像的特征，池化层能够缩小图像的尺寸，全连接层能够将特征映射到输出。

RNN则是一种专门用于处理序列数据的神经网络，它能够对文本、语音等序列数据进行建模。RNN通过循环单元和全连接层构成，其中循环单元能够存储之前的信息，并将其应用于当前的输入，全连接层能够将序列映射到输出。

那么，CNN和RNN哪个更好呢？这个问题其实没有绝对的答案，因为它们各自适用于不同的领域和任务。

对于图像识别等处理图像的任务，CNN是更好的选择，因为它能够自动提取图像中的特征，而且在处理大量数据时也能够有效地减少计算量。

对于自然语言处理等处理序列数据的任务，RNN是更好的选择，因为它能够对文本、语音等序列数据进行建模，并且在处理长序列时也能够保持较好的性能。

综上所述，CNN和RNN各有优劣，在不同的场景下应用更加合适。因此，在选择神经网络模型时，需要根据具体的任务和数据特点来进行选择。