Je passe par le blog suivant sur le réseau de neurones LSTM: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/
L'auteur remodèle le vecteur d'entrée X en [échantillons, pas de temps, caractéristiques] pour différentes configurations de LSTM.
L'auteur écrit
En effet, les séquences de lettres sont des pas de temps d'une caractéristique plutôt qu'un pas de temps de caractéristiques distinctes. Nous avons donné plus de contexte au réseau, mais pas plus de séquence que prévu
Qu'est-ce que ça veut dire?