У меня есть набор данных X, который состоит из N = 4000 образцов, каждый образец состоит из d = 2 признаков (непрерывных значений), охватывающих назад t = 10 раз шаги. У меня также есть соответствующие "метки" каждого образца, которые также являются непрерывными значениями, на этапе 11.
В настоящий момент мой набор данных имеет форму X: [4000,20], Y: [4000].
Я хочу обучить LSTM с помощью TensorFlow, чтобы предсказать значение Y (регрессия), учитывая 10 предыдущих входов d-функций, но мне сложно выполнять это в TensorFlow.
Основная проблема, с которой я сейчас сталкиваюсь, заключается в понимании того, как TensorFlow ожидает, что ввод будет отформатирован. Я видел различные примеры, такие как this, но эти примеры относятся к одной большой строке непрерывных временных рядов. Мои данные - разные образцы, каждый из которых независимый временной ряд.