model = Sequential()
model.add(Dense(1502, input_dim=1502, activation="relu", kernel_initializer="normal"))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1000, activation="relu", kernel_initializer="normal"))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(3, activation="softmax", kernel_initializer="normal"))
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="SGD", metrics=["accuracy"])
print (model.summary())
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=500, epochs=1000, validation_split=0.2, verbose=1)
Так в этом вопрос и состоит.
Я так понимаю, в MLP такое не получится. Значит остаётся RNN и аналоги. Подозреваю, что в подходящих вариантах использование подобных данных делается примерно одинаково. Вопрос - как? Рассчитывал получить ответ на русском человеческом, а не английском научном. Ну и слабая надежда была на пример в коде.
Но похоже всё плохо.