Я хотел бы использовать ANNs для моей проблемы, но проблема заключается в том, что номера входов и выходов не являются фиксированными.
Я сделал поиск в Google, прежде чем задавать вопрос, и обнаружил, что RNN может помочь мне с моей проблемой. Но все примеры, которые я нашел, так или иначе определили количество входных и выходных узлов.
Итак, я ищу стратегию, как сделать ее реальной или хотя бы несколько примеров, предпочтительнее в Keras или PyTorch.
Подробнее о моей проблеме:
У меня есть два списка входов, где длина первого фиксирована и равна двум, например:
in_1 = [2,2]
но длина второго списка гибкая, длина может быть от трех до inf, например:
in_2 = [1,1,2,2]
или
in_2 = [1,1,1,2,2,2,3,3,3]
Кроме того, списки ввода зависят друг от друга. Первый список показывает размерность выходного списка. Таким образом, если in_1 = [2,2], значит, выход должен иметь возможность изменить форму [2,2].
В настоящее время я думаю объединить два списка ввода в один:
in = in_1 + in_2 = [2, 2, 1, 1, 2, 2]
Кроме того, выходные данные имеют ту же длину, что и список in_2 , например:
если входные списки:
in_1 = [2, 2]
in_2 = [1, 1, 2, 2]
Вывод должен быть:
out = [1, 2, 1, 2]
Любые идеи приветствуются!