私の問題:複雑な状態のシーケンスがあり、将来の状態を予測したい。
入力: 一連の状態があります。各シーケンスは可変長にすることができます。各状態は時間内の瞬間であり、いくつかの属性 [att1、att2、...] によって記述されます。各属性は、間隔 [[0..5]、[1..3651]、...] の間の数値です。
Seq2Seq の例 (および論文) は、各状態 (単語) が辞書から取得されることに基づいています。したがって、各州には約 80,000 の可能性があります。しかし、ベクトルのセットから取得された各状態をどのように表現し、そのセットが属性の可能な各組み合わせに過ぎないのでしょうか。
TensorFlow でより複雑な状態を処理する方法はありますか? また、入力の長さと出力の長さの関係が不明な場合、バケットの境界を決定する良い方法は何ですか?