Приветствую !

Необходимо написать на Python программу с использованием neural network для следующей задачи:
есть набор входных данных вида:
19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 24, 226, 310, 132, -265, -683, -939, -952, -770, -473, -169, 39, 99, 9, -182, -396, -538, -565, -482, -337, -196, -77, 7, 16, -61, -185, -299, -357, -341, -260, -169, -107, -75, -44, -29, -59, -113, -157, -170, -149, -106, -73, -53, -44, -49, -57, -53, -37, -29, -27, -11
12, 12, 1, 3, -2, -20, -28, -34, -39, -34, -23, -14, -6, -4, -7, -4, 3, 9, 17, 18, 11, 4, 18, 37, 43, 50, 44, 29, 35, 50, 59, 69, 58, 48, 59, 90, 103, 90, 71, 65
набор состоит из нескольких сотен строчек разной длины, и такой набор относится к "событию 1"

есть второй набор входных данных такого же вида, второй набор относится к "событию 2"

Необходимо натренировать нейро сеть на распознование входных данных, таким образом чтобы нейросеть определяла, к какому событию относится новый набор входных данных, к "событияю 1" или к "собятию 2" или вообще не относится к этим событиям а является чем-то третьим т.е. случайным "шумом".

За одну единицу входных данных нужно принять 30 строчек данных, т.е. 600 строчек входных данных для тренировки сети по-сути являются последовательными событиями "событие 1" или "событие 2". После тренировки сети в качестве новых входных данных так же будут использоваться 30 строчек, которые с помощию нейросети и нужно классифицировать, относятся ли они к "событияю 1" или к "собятию 2" или являются "шумом".

Язык программы - обязательно Python, можно использовать любую готоую нейросеть (Theano, Keras, pybrain2, любую другую).
Стиль и кол-во кода - чем проще тем лучше, чем меньше строк кода - тем лучше. Крайне желателен минимализм в исполнении, чем проще - тем лучше.

Прикрепленные файлы:
sobytie1_data1.txt - "событие 1"
sobytie1_data2.txt - "событие 1", дополнительный набор данных для тренировки сети (можно использовать для проверки натренированности сети)
sobytie_2.txt - "событие 2"
sobytie_3.txt - "событие 3", просто для тренировки сети для "других" случаев не относящихся к "событие 1" или "событие 2"
sobytie_4.txt - "событие 3", просто для тренировки сети для "других" случаев не относящихся к "событие 1" или "событие 2"
sobytie_5.txt - "событие 3", просто для тренировки сети для "других" случаев не относящихся к "событие 1" или "событие 2"