基于keras的二元向量序列分类

Question

我试图对任意长度的0和1向量进行分类。 为此，我在向量上滑动一个窗口，并使用子向量作为深度神经网络的输入。现在我想通过考虑最后两到三个预测来改进我的预测（也许还有接下来的几个预测；见下图）。在

我知道这是一个RNN的经典工作，但是我不确定如何实现它。我正在使用用于python的keras库，并与keras特定的RNN层进行斗争。我的输入数据应该是哪个形状？层需要有状态吗？在