我从互联网上的examples了解到，当使用RNN或LSTM处理时间序列时，时间序列应分为重叠时间窗口，如：
[1,2,3,4,5,6] => [[1,2,3],[2,3,4][3,4,5][4,5,6]]
这对我来说是一个惊喜，因为我认为序列学习是一种内置于经常性网络中的 .
这是否意味着上面的拓扑结构只能学习3个元素的序列？
这是否意味着我可以按随机顺序提供时间窗口？
如果没有，为什么还要将序列拆分成时间窗口，而不是简单地按元素提供网元？