使用して、シーケンス長で並べ替えられたシーケンスで学習させています。アーキテクチャを表示します。データを読み込みます。ステップについてループします。ステップのスコアを予測し、ネットワークの状態を更新します。score;end予測スコアをプロットします。ステップ間で予測スコアがどのように変化するかを示します。ステップ全体にわたる予測スコアを強調表示します。ステップの予測を棒グラフに表示します。オブジェクトとして指定します。使用して独自のネットワークに学習させることによって、学習済みネットワークを取得できます。含めなければなりません。データまたは時系列データ。つのシーケンスを表す数値配列、またはデータストアとして指定します。配列入力または数値配列入力の場合、シーケンスが含まれる数値配列の次元は、データのタイプによって異なります。