我想训练RNN来解决一个简单的回归问题。我有一个形状X_train的数组(35584,)，表示几年来每小时的测量值。我还有形式为Y_train的通讯员(35584,)作为预期值。一小时h的值会受到前6个小时的值的影响，所以我想使用RNN。
在Keras，我理解我的情况：timesteps = 6和nb_samples = 35584。就我而言，nb_features = 1。
我如何在Keras中编程？我应该使用Embedding图层吗？怎么做？
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好的，我会自己回答这个问题，以防它对某人有用。如何在Keras中使用RNN进行回归，这里有很好的解释。此外，该博客拥有大量的机器学习资源，而且解释非常好。强力推荐。链接格式，图层，有状态等的解释：