我有两个不同的输入，其中第二个输入是第一个输入的输出（在图片中可见，注意我没有包含网络之间的所有线条）。
我想构建一个网络，在第一个输入和第二个输入之间有一个或多个全连接层（密集层），然后在第二个输入和输出之间再次有一个或多个全连接层。这是否可能？

我正在尝试构建的网络：

我开始定义我的网络如下：

model = Sequential()model.add(Dense(num_neurons, input_dim=input, activation='relu'))model.add(Dense(output, activation='softmax'))model = Sequential()model.add(Dense(num_neurons, input_dim=input, activation='relu'))model.add(Dense(output, activation='softmax'))

由于输入是一个向量，我不知道是否可以使用RNN/LSTM。

我应该选择不同的网络设计吗？

回答：

我使用Keras函数式API创建了网络！看起来它允许网络有更多的多样性，支持多个输入和输出。