CNN（卷积神经网络）和RNN（递归神经网络）是深度学习中常见的网络结构，而支持向量机（SVM）是一种传统的机器学习算法。这三者属于不同的概念范畴，CNN和RNN不是支持向量机的结构。可能您对这几个术语的理解存在一些混淆。

CNN（卷积神经网络）：CNN特别适用于处理具有类似网格结构的数据，如图像。它们通过卷积层、池化层和全连接层等构建，能够有效捕捉图像的局部特征。

RNN（递归神经网络）：RNN则适用于处理序列数据，如文本或时间序列。它们通过循环单元捕捉序列中的时间依赖关系。

SVM（支持向量机）：SVM是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。它通过找到一个超平面来最大化两个类别之间的边界，从而进行分类。SVM并不涉及神经网络的结构。

在深度学习和机器学习的实际应用中，CNN和RNN可以分别与SVM结合使用。例如，可以使用CNN或RNN来提取数据的特征，然后将这些特征输入到SVM中进行分类。但是，直接说CNN和RNN是SVM的结构是不准确的。

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