Какие рекурентные сети можно применить для групп связанных данных?

Question

[Роман]

Имеется набор размеченных данных со множеством признаков (a, b, c, d ... n). Набор разделен на группы с переменным количеством образцов, где образцы связанны между собой неизвестными нам зависимостями.

Необходимо посторить сеть, которая выведет эти зависимости в группах и обучится отдавать правильный результат. То есть, на результат образца дополнительно должны влиять признаки всех остальных образцов группы.

Количество образцов в группе переменное, по-этому нельзя это решить обычной FNN. Задача, вероятно, решается LSTM, где по аналогии с временным рядом сеть должна опираться не только на прошлые, но и на будущие данные. Есть ли какая-то разновидность рекурентных сетей покрывающая эту проблему? Или техники/приемы, которые помогут?

Answer 1

[ivodopyanov]

Из описания задачи не следует, что эти группы представляют собой последовательность данных.

Если группы - это просто неупорядоченные множества, то можно попробовать просуммировать в цикле их фичи через attention