मैं इनपुट के रूप में समय श्रृंखला का उपयोग करके एक तंत्रिका नेटवर्क बनाने की कोशिश कर रहा हूं, ताकि प्रत्येक श्रृंखला के प्रकार के आधार पर इसे प्रशिक्षित किया जा सके। मैंने पढ़ा कि RNN का उपयोग करके आप इनपुट को बैचों में विभाजित कर सकते हैं और समय श्रृंखला के हर बिंदु को व्यक्तिगत न्यूरॉन्स में उपयोग कर सकते हैं और अंततः नेटवर्क को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
यद्यपि मैं एक इनपुट के रूप में कई बार श्रृंखला का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। इसलिए उदाहरण के लिए आप दो सेंसर से इनपुट प्राप्त कर सकते हैं। (इसलिए दो समय श्रृंखला), लेकिन मैं अंतिम परिणाम प्राप्त करने के लिए दोनों का उपयोग करना चाहता हूं।
इसके अलावा, मैं समय श्रृंखला के भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने की कोशिश नहीं कर रहा हूं, मैं उन सभी के आधार पर एक वर्गीकरण प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं।
मुझे इस समस्या से कैसे संपर्क करना चाहिए?
क्या RNN के इनपुट के रूप में कई समय श्रृंखला का उपयोग करने का कोई तरीका है?
क्या मुझे समय श्रृंखला को एक में मिलाने की कोशिश करनी चाहिए?
या मैं सिर्फ दो अलग तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना चाहिए? और अगर यह अंतिम दृष्टिकोण सही है, यदि समय श्रृंखला की संख्या बढ़ जाती है, तो यह बहुत गहन नहीं होगा?