当前，我们正在为一个项目创建LSTM网络。但是，我们将数据分为不同的类别。例如，假设我们有一个时间序列数据，其中有两只股票（微软和谷歌）。
此时间序列数据非常详尽，并且具有有关收盘价，开盘价，高值和低值的信息，我们希望将每个类别的所有内容都包括在内（因此，Microsoft和Google的高值，低价，收盘价，开盘价都应包括在内） 。但是，我们只对股票的价值会涨还是跌感兴趣。
由于可能将Microsoft和Google的价值观联系在一起，所以我们不想为这两个类别使用单独的网络，但是高，低，收盘和开盘价彼此之间是高度关联的。我们是否必须在我们的LSTM网络中预先指定此信息，还是该网络会自己学习。如果是这样，它仍然能够学习类之间的联系（如果有的话）？