Я пытаюсь создать нейронную сеть, используя временные ряды в качестве входных данных, чтобы обучать ее на основе типа каждой серии. Я читал, что, используя RNN, вы можете разделить входные данные на пакеты и использовать каждую точку временного ряда в отдельных нейронах и, в конечном итоге, обучить сеть.
Однако я пытаюсь использовать несколько временных рядов в качестве входных данных. Так, например, вы можете получить вход от двух датчиков. (Итак, два временных ряда), но я хочу использовать оба из них, чтобы получить окончательный результат.
Также я не пытаюсь предсказать будущие значения временных рядов, я пытаюсь получить классификацию, основанную на всех из них.
Как мне подойти к этой проблеме?
Есть ли способ использовать несколько временных рядов в качестве входных данных для RNN?
Должен ли я попытаться объединить временные ряды в один?
Или мне просто использовать две разные нейронные сети? И если этот последний подход верен, если число временных рядов увеличивается, разве это не будет слишком требовательным к компьютеру?