我试图了解不同时间序列对多步超前神经网络预测模型的贡献。输入向量的形状是 (n_samples, n_timestamps_input, n_features)，预测的形状是 (n_samples, n_timestamps_output)。我想了解不同的 i 输入样本 -> (n_samples, n_timestamps_input, i) 如何对预测 j -> (j, n_timestamps_output) 做出贡献。有什么建议吗？
我试图了解不同时间序列对多步超前神经网络预测模型的贡献。输入向量的形状是 (n_samples, n_timestamps_input, n_features)，预测的形状是 (n_samples, n_timestamps_output)。我想了解不同的 i 输入样本 -> (n_samples, n_timestamps_input, i) 如何对预测 j -> (j, n_timestamps_output) 做出贡献。有什么建议吗？