如何利用lstm seq2seq从时间序列的多特征实输入预测整数序列

Question

我一直在与sek2sek问题斗争一段时间。 我有时间序列的多特征输入，大约有10个特征（PCA后更少，但这不是问题的主要焦点），我需要预测（0，1）值的序列作为输出

A, B    y
0.3 0.3 0
0.4 0.1 0
0.2 0.2 0
0.7 0.5 1
 .   .  .
 .   .  .

为了简单起见，我想基于3个输入预测2个输出的序列

根据上述示例，一个培训示例的形状为： （3，2），3=输入_大小，2=_特征的数量，它应该预测2个值，例如[1，0]

我知道如何制作窗口，重塑输入，构建编码器和解码器，训练模型，测试模型

主要问题是我应该如何处理离散输出

问题:

也许我可以试着把它看成一个数字[0，1]（二进制）=2

也许我可以试着对我的输出进行一些嵌入

也许我可以把输出转换成浮点