Tôi đang cố gắng tạo một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng chuỗi thời gian làm đầu vào, để đào tạo nó dựa trên loại của từng chuỗi. Tôi đọc được rằng bằng cách sử dụng RNN, bạn có thể chia đầu vào thành các đợt và sử dụng mọi điểm của chuỗi thời gian thành các nơ-ron riêng lẻ và cuối cùng huấn luyện mạng.
Những gì tôi đang cố gắng làm là sử dụng nhiều chuỗi thời gian làm đầu vào. Vì vậy, ví dụ bạn có thể nhận đầu vào từ hai cảm biến. (Vì vậy, hai chuỗi thời gian), nhưng tôi muốn sử dụng cả hai để có được kết quả cuối cùng.
Ngoài ra tôi không cố gắng dự đoán các giá trị trong tương lai của chuỗi thời gian, tôi đang cố gắng để có được một phân loại dựa trên tất cả chúng.
Làm thế nào tôi nên tiếp cận vấn đề này?
Có cách nào để sử dụng nhiều chuỗi thời gian làm đầu vào cho RNN không?
Tôi có nên cố gắng tổng hợp chuỗi thời gian thành một?
Hay tôi chỉ nên sử dụng hai mạng thần kinh khác nhau? Và nếu cách tiếp cận cuối cùng này là chính xác, nếu số lượng chuỗi thời gian tăng lên thì có quá nhiều máy tính không?