Большинство учебников про нейронки и конкретные библиотеки как раз про это и рассказывают. Как, в принципе, и абсолютно любой пример работы с рекуррентными нейронными сетями - там прям и данные, и код, и пояснения.
kamenyuga, читал что там все в векторном виде. Хотелось бы ссылки на примеры. Или на книгу где были бы пример, реальных рядов. Предсказания одномерных рядов очень много.
Евгений Лернер, все нейронки про векторы, которые в общем случае - матрицы (тензоры). На практике все нейронки - это перемножение матриц. Хороший учебник по нейронкам с кратким и адекватным введением - Франсуа Шолле Глубокое обучение на питоне - книга про керас от автора кераса. Самое свежеее издание, наверное, доступно только на английском. Если векторы и матрицы даются сложно, то лучше начать с них - на практике это называется введение в анализ данных (в случае с питоном идет речь о нампае и пандасе).
