具有keras的二元向量的序列分类

Question

我试图对任意长度为0和1的向量进行分类。 为此，我在向量上滑动一个窗口，并使用子向量作为深度神经网络的输入。我现在想通过考虑最后两个或三个预测来改进我的预测（也可能是接下来的几个预测;见下图）。

我知道这是RNN的经典工作，但我不确定如何实现它。我正在使用keras库进行python并与keras特定的RNN层进行斗争。我的输入数据应该具有哪种形状？该层是否需要有状态？