我有一个关于在Keras中实现RNN的初学者问题，但令人惊讶的是我无法在任何地方找到一个简单的解决方案：
我希望实现一个RNN，它在给定一系列输入向量的情况下预测一个新的向量 . 问题是我在网上找到的每个例子（例如，Keras博客上的this one）都使用了输入的单热编码表示 . 我的输入不使用固定的词汇表，所以我不能做一个热门的编码 .
So my question is, can someone please provide a simple example of how I could implement a simple RNN for an arbitrary sequence of input vectors in Keras?
（更多背景：每个向量长128个元素，包含在归一化后可能是0-1之间的任何值的元素 - 我正在尝试进行音乐预测/合成，因此该向量是128个可能音符的单个时间步长表示，值0-1表示给定时间步的每个音符的音量）