相比于前馈神经网络（Feedforward Neural Network），循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）具有以下优势：
处理序列数据：RNN是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构。它能够通过时间上的反馈连接来处理具有时序关系的数据，如自然语言文本、语音信号和时间序列数据。RNN通过记忆之前的信息，在当前时间步骤上对输入进行建模，并传递信息到下一个时间步骤，从而捕捉序列中的上下文信息。
长期依赖建模：RNN具有记忆机制，可以在处理序列数据时捕捉长期依赖关系。相比之下，前馈神经网络无法有效地处理长期依赖，因为信息只能通过前向传递流动，缺乏记忆能力。RNN通过反向传播算法和梯度裁剪技术，可以在训练过程中有效地解决梯度消失或梯度爆炸的问题，使得网络能够更好地建模长期依赖。
可变长度输入：RNN对于可变长度的输入序列具有灵活性。由于其循环结构，RNN可以接受任意长度的序列作为输入，而不需要固定长度的输入向量。这使得RNN在处理自然语言文本、语音信号等变长序列数据时具有优势。
参数共享：类似于CNN，RNN也具有参数共享的特点。RNN在每个时间步骤上使用相同的参数，以便在不同的时间步骤上共享信息和知识。这种参数共享减少了模型的参数数量，提高了模型的训练效率，并降低了过拟合的风险。
序列生成和预测：由于RNN的循环结构和记忆能力，它在生成序列和预测下一个元素方面表现出色。RNN可以用于生成文本、图像描述、音乐等序列数据，以及进行序列的预测任务，如语言建模、机器翻译和股票价格预测等。
总而言之，相比于前馈神经网络，RNN具有处理序列数据、长期依赖建模、可变长度输入、参数共享以及序列生成和预测等优势，使其在处理序列数据的任务中表现出色。