RNNまたはLSTMのマルチ入力またはマルチフィーチャの使用方法

Question

私は吹き飛ばしのような時系列データフレームを持っており、その数値は意味が少なく、LSTMを適用するといくつか問題があります。

私は主にこのパターンを使用、LSTMのいくつかのデモを見ていますので、私のquesitonは、[y_{t-2},y_{t-1},y_{t}] to predict [y_{t+1}]を、ちょうどデータフレームブローのように、私はまた、featureA, featureB, featureCを持っている：LSTM

time featureA featureB featureC target 
1 2 5 6 1 
2 4 1 7 3 
3 6 2 1 5 
4 2 4 0 7 
5 7 6 1 5 
6 9 3 2 8 
7 1 2 3 5 
8 2 9 5 10 
9 1 10 7 6 
10 3 2 2 11 

のための多入力または多機能の使用方法RNN/LSTMについては

Answer 1

、それはより多くのこのようなものです：[y_{t}(x_{t})]

以上簡潔を予測することが[..., y_{t-2}(x_{t-2}), y_{t-1}(x_{t-1})]：

y_{t} = f(y_{t-1}, x_{t}) 

フィードフォワードでは、引き続き入力を使用します。x_{t}（つまり、現在のタイムステップで予測を行うために、以前のタイムステップの出力を加えたものです。