複数データセットを用いたLSTMについて

問題設定

こんにちは、深層学習を少しかじっているのですが、初歩的な質問をさせていただければと思います。
現在、LSTMにて波形データの予測をしたいと考えております。
ただし、よく例題として挙げられている、一つのデータセットに対して連続値を予測するものではなく、複数のデータセットを学習させ、次のデータセットを予測するものです。

データセット	時系列データX1	時系列データX2	時系列データY
No.1	○●○●○●	○●●●○○	△▲△△△▲
No.2	●●○●○●	○●●●○●	△△△▲▲△
・・・・	・・・・	・・・・	・・・・
No.n	●○●●●○	●○○●○●	△▲△△▲△
No.n+1	○●○○●●	●○●○●○	??????

具体的に、以上のようなデータがあるとします。
一般的には、No.1のX1とX2の各6点を順にLSTMに学習させ、時系列データYの7つ目以降を予測することが多いです（e.g. 株価の予測、ある商品の売り上げの予測）。
しかし今回行いたいのは、No.1～No.nまでそれぞれのX1とX2をYに対して学習させ、No.n+1のX1とX2を入力したときにY（??????）を返すものです。

疑問点

データセットNo.1~No.nまでを連続的にLSTMに入力する方法をとると、忘却ゲートがあるため、No.1に学習した記憶はNo.nよりも影響が小さくなってしまうのではないか、と考えています。
つまり、No.n+1のX1やX2がNo.1に似ていたとしても、その記憶が薄れているためNo.1のYを出力することはできないのではないか、ということです。