直观地说，RNN 和 1D 卷积网络是否或多或少相同？我的意思是两者的输入形状都是 3-D 张量，RNN 的形状是(batch, timesteps, features)和1D conv nets 的形状是(batch, steps, channels)。它们都用于涉及时间序列、NLP 等序列的任务。所以我的问题是这样的，

一维卷积网络中的步骤和通道是否类似于 RNN 中的时间步骤和特征？如果是，那么为什么我们不使用 Conv 1D 来解决时间序列问题而不是 RNN，因为它们与 RNN 相比要快得多？

请注意，这不是直接比较，我知道它们在架构级别上的工作方式不同，但我只是想获得一个高级别的概述。