时间步长与Keras的LSTM输入中的特征之间的差异。有谁可以用一个例子解释一下?

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我正在尝试使用Keras构建LSTM模型来训练序列。我在这里看了一些帖子,但无法找到解释样本,功能和时间步骤在RNN或LSTM环境中意味着什么的旁白。

deep-learning recurrent-neural-network lstm
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样品。一个序列是一个样本。批次由一个或多个样品组成。

时间步骤。一个步骤是样品中的一个观察点。

特征。一个特征是在一个时间步骤的一个观察。

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