任意の数の入力と出力を持つ人工ニューロンネットワーク（ANN）

Question

私の問題にはANNSを使用したいのですが、問題は私の入力と出力ノード番号が修正されていないことです。

質問をする前にGoogle検索を行い、RNNが私の問題に役立つかもしれないことを発見しました。しかし、私が見つけたすべての例はどういうわけか 定義されています 入力ノードと出力ノードの数。

だから、私は戦略、それを現実的または少なくともいくつかの例にする方法を探しています。

私の問題の詳細：

2つの入力リストがあります。最初のものの長さは固定されており、2つのFeに等しくなります。

in_1 = [2,2] 

ただし、2番目のリストの長さは柔軟で、長さは3からINF、FEまでです。

in_2 = [1,1,2,2]

また

in_2 = [1,1,1,2,2,2,3,3,3]

また、入力リストは互いに依存します。最初のリストは、出力リストの寸法を示しています。したがって、IN_1 = [2,2]の場合、出力が[2,2]フォームに再形成される可能性があることを意味します。

現在、2つの入力リストを1つに組み合わせることを考えています。

in = in_1 + in_2 = [2, 2, 1, 1, 2, 2]

さらに、出力は IN_2 リスト、fi：

入力リストが次の場合：

in_1 = [2, 2]
in_2 = [1, 1, 2, 2]

出力は次のとおりです。

out = [1, 2, 1, 2]

どんなアイデアも大歓迎です！