假设我想创建一个RNN模型，用于预测未来24小时的数据，而模型的输入是过去24小时的数据。传统上，如果我要创建这样一个多步模型，我会使用一个时间序列作为输入（24小时长），其中包含一个特征，例如温度。如果我将时间序列中24小时的每个时间步都视为一个独立的特征，那么我将有24个特征作为一个输入来预测24个特征作为一个输出。这样的模型是否会优于传统模型？

回答：

如果你始终有一个固定的输入数量（例如24小时的温度数据），那么不使用RNN而采用传统的前馈结构可能是一个不错的选择。使用RNN的主要原因是它们能够处理变长的时间序列，因此对于所有需要这一属性的应用，RNN几乎是唯一的选择。在你的情况下，前馈架构可能会很好地工作，但尝试两种方法应该不会太难。