如何构建循环神经网络来处理时间序列以获得单个连续值？
How can I build a recurrent neural network to deal with time series to get a single continuous value？
我想用 tensorflow 构建一个 RNN，它可以将时间序列转换为单个连续值。比如输入时间序列x是[x1,x2,x3,x4,...,xt]=[1,2,3,4,...,100]，对应的输出y是98.5，就像对时间序列打分一样。在Yoshua Bengio的深度学习书上找到这个图，这个RNN模型就是我想要的。有没有什么有用的读物material可以帮助我解决问题？
参见《机器智能的 TensorFlow》一书中的 rnn 部分，其中使用示例代码描述了 rnn 模型的不同功能
我想用 tensorflow 构建一个 RNN，它可以将时间序列转换为单个连续值。比如输入时间序列x是[x1,x2,x3,x4,...,xt]=[1,2,3,4,...,100]，对应的输出y是98.5，就像对时间序列打分一样。在Yoshua Bengio的深度学习书上找到这个图，这个RNN模型就是我想要的。有没有什么有用的读物material可以帮助我解决问题？
参见《机器智能的 TensorFlow》一书中的 rnn 部分，其中使用示例代码描述了 rnn 模型的不同功能