我对机器学习和RNN还是很陌生。 我有一个小问题，如下所示：该问题有4个独立的输入变量（例如（x1，x2，x_3，x_4））和向量输出（例如y_out = 100x1个元素）。我想建立一个LSTM模型来预测任何输入集（x_1new，x_2new，x_3new，x_4new）的新y_out。 假设我建立了一个样本数据集= 50000行，每行由[x_1i，x_2i，x_3i，x_4i，y_outi]组成。因此我的数据集的尺寸为50000x（4 + 100）。
我不知道如何配置我的LSTM模型。任何建议将不胜感激。
我已经尝试了具有非常差的预测结果的NN模型，例如反向传播。
谢谢