RNN（Recurrent Neural Networks）和LSTM（Long Short-Term Memory Networks）都是深度学习中常用的循环神经网络架构，用于处理序列数据。它们之间的区别主要体现在其对长期依赖关系的处理能力上。

RNN是一种经典的循环神经网络，通过传递隐藏状态来处理序列数据。然而，RNN存在梯度消失或梯度爆炸问题，导致难以捕捉长序列中的长期依赖关系。为了解决这一问题，LSTM被引入到深度学习领域。

LSTM是一种特殊的RNN变体，旨在更好地处理长期依赖关系。相比于传统的RNN，LSTM引入了三个门控结构：遗忘门、输入门和输出门。这些门控制着信息的流动，允许网络选择性地记住或遗忘先前的信息，从而有效地处理长序列中的长期依赖。

具体来说，遗忘门允许LSTM决定哪些信息需要被遗忘，输入门负责确定新输入的加权程度，输出门则控制输出的生成。通过这种机制，LSTM能够长时间记忆信息，防止梯度消失或梯度爆炸，并更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

总的来说，RNN和LSTM的主要区别在于内部结构。LSTM通过门控结构解决了RNN难以处理的长期依赖问题，使其在处理序列数据时表现更好。因此，在实际应用中，针对不同的任务和数据集，可以根据需求选择合适的循环神经网络架构。