Keras：从现有神经网络创建自定义 RNN 单元

如何解决Keras：从现有神经网络创建自定义 RNN 单元

我需要创建一个循环神经网络单元，其中将包含一些已经存在的具有输入-输出的 MLP 神经网络（如图所示）。目标是将已经存在的结构转换为循环结构，这样我就不必将其嵌入到“for 循环”中，这很可能会在训练期间造成效率低下。然后我会将这个单元包含在一个 RNN 层中以进行训练。

我想在 Keras 中创建的循环网络结构如下图所示：

The Recurrent NN Structure

参考上图：

1. N P 是已经训练好的 NN（所以权重应该被冻结）
2. NN C 是在整个循环网络的训练过程中要训练的 MLP 网络
3. h(t) 是循环网络在时间 t 的隐藏状态
4. x(t) 是输入，y(t) 是循环网络在时间 t 的输出
5. y(t) 将在每个时间步长发出，损失函数将取决于 y(t)

您能否通过示例代码提供一些指导和帮助，帮助我在 Keras 中实现我的目标？ 任何帮助表示赞赏。

谢谢