Временной шаг — одна позиция или развернутая ячейка в последовательной модели, такой как recurrent neural network. Он представляет точку в последовательности, где модель обрабатывает вход, обновляет состояние и передаёт информацию дальше.
One "unrolled" cell within a recurrent neural network. For example, the following figure shows three timesteps (labeled with the subscripts t-1, t, and t+1): !Three timesteps in a recurrent neural network. The output of the first timestep becomes input to the second timestep. The output of the second timestep becomes input to the third timestep.