我一直在努力创建一个基于张量流学习的网络。 我有一个x，y位置的元组 - 让他们说他们是一个非常动态的幽灵的行为，比如吃豆子游戏，但这个动作是全方位的。
我正在尝试基于对象的先前移动来构建预测器/模型。
我试图改编这个例子：
https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/dynamic_lstm.py
示例数据： [[100,67]，[94,69] [88,75]，[84,78]，[83,80]
使用什么网络以及可以创建预测变量的玩具示例？