Выходные последовательности для многопараметрического вывода для LSTM в Керасе

Question

Пожалуйста, помогите понять, как сформировать последовательность вывода для сети LSTM в Керасе. Например у меня есть данные

[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]]

Я могу для входных последовательностей согласно [выборкам, временным шагам, признакам] тензор - предположим 3 входных последовательности и 2 выходных. Так

Input seq      Output seq
[[[1,2,3]]] -> [[4, 5]] 

а как насчет многопараметрического ввода и вывода?!
Нейронная сеть может состоять из нескольких нейронов - по одному нейрону для каждой функции Пример (две характеристики данных, две функции ввода и две функции вывода):

Данные:

[[1, 10]
 [2, 20]
 [3, 30]
 [4, 40]
 [5, 50]]

Входной тензор (сэмплы, временные шаги - 3, особенности - 2)

[[[1, 2, 3], [10, 20, 30]]]

Но выходная матрица для Y

[[4, 5, 30, 40]] 

• но это не значит, что у нас полностью беспорядок разные функции !!!

Можно ли сделать вывод, что в случае с Keras мы можем формировать выходные последовательности только для одна особенность?

Спасибо

Answer 1

Для многовариантности также было бы аналогичным, если бы ваши данные имели 2 функции, как вы упомянули в своем вопросе:

[[1, 10]
 [2, 20]
 [3, 30]
 [4, 40]
 [5, 50]]

И вы хотите подготовить его с Input tensor (samples, timesteps - 3, features - 2), то есть с 3 временными шагами, и каждая запись имеет 2 переменные, тогда это будет выглядеть так:

 x=[
      [[1,10],[2,20],[3,30]],
      [[2,20],[3,30],[4,40]],
      [[3,30],[4,40],[5,50]]       
  ]
y=[[4, 5],[5,6],[6,7]] 

Я просто предположил, что у вас есть значения 6 и 7, в противном случае в соответствии с вашими данными вы можете иметь только одну (1) запись в x, т.е.

 x=[
          [[1,10],[2,20],[3,30]]
   ]

и только одна запись y

y=[[4, 5]]