<p>В случае, когда временной промежуток между записями варьируется, использование рекуррентной нейронной сети (RNN) может быть более сложным. При обучении RNN с учетом временного ряда обычно используется последовательностная структура данных, в которой каждая запись входного ряда соответствует определенному временному моменту.</p> <p>Однако, если временной промежуток между записями изменяется, становится сложнее применять простую последовательность данных. В таком случае, необходимо применять различные подходы для более эффективного использования временного ряда в RNN без кодирования времени каждой из записей.</p> <p>Один из подходов заключается в использовании методов интерполяции данных для создания равномерного временного интервала между записями. Например, можно использовать методы линейной или кубической интерполяции, чтобы заполнить пропуски в данных и сделать временные интервалы между записями одинаковыми. Затем можно применить стандартные методы обработки временных рядов, такие как обучение RNN с учетом последовательности данных.</p> <p>Другой подход состоит в использовании методов дискретизации и дискретного времени. Вместо того, чтобы применять непрерывное время, каждую запись временного ряда можно преобразовать в дискретный временной момент. Затем можно использовать RNN, принимающую на вход дискретные временные моменты вместо непрерывного времени. Это позволяет обрабатывать временные ряды с переменным временем между записями.</p> <p>Еще один подход заключается в использовании RNN с учетом переменного временного интервала между записями. Вместо того, чтобы применять стандартную RNN с фиксированным временем между записями, можно использовать RNN с адаптивным временем. В этом случае, RNN будет принимать на вход не только данные самой записи, но и информацию о временном интервале до следующей записи. Такая модель будет учитывать переменный временной интервал между записями и адаптироваться к нему.</p> <p>Важно отметить, что выбор подхода зависит от конкретной задачи и доступных данных. Кроме того, при использовании RNN для временных рядов без кодирования времени каждой из записей, может потребоваться более тщательная предобработка данных и настройка модели, чтобы достичь оптимальных результатов.</p>