我面临着选择一个神经网络来处理不同数量的输入参数的问题。输入参数为数值（例如，float），输入参数的个数为 3 到 12。目标是创建一个能够正确处理不同数值而不扭曲结果的网络。 （最好使用 Keras）
目前，据我了解，有几种方法可以解决这个问题： 使用固定大小 10 并用零填充空值。但是，这是否是一种好的做法，是否会过度扭曲结果？ Resize to a fixed size（大约 7），但这对数值有效吗？ 使用 RNNs，但是 RNNs 主要用于文本和语音吗？它们也可以处理数字吗？ 还有其他选择吗？哪些是最正确的？提前感谢任何答案或链接
有几个神经网络选项可用于处理不同数量的数字输入。一些例子包括：
全连接网络（密集网络）：这些网络非常灵活，可以处理任意数量的数字输入。只需调整输入层中的单元数以匹配输入的数量。
卷积网络：卷积网络最初设计用于处理图像，但也可用于数值数据。卷积层可用于从输入数据中提取特征，而不管输入的数量。
短路径网络（浅层网络）：这些网络只有一两个隐藏层，这使得它们更容易训练并且计算速度更快。它们对于较小或不太复杂的数据集很有用。
长短期记忆网络：长短期记忆网络（LSTM）是一种循环网络（RNN），特别擅长处理数据序列，包括数字输入序列。它们可用于预测未来值或识别顺序数据中的模式。
Transformer Networks：这些网络最初设计用于处理自然语言，但可用于任何类型的顺序数据，包括数字数据。他们特别擅长处理长串数据。
关于输入参数个数不同的问题，可以采用用零填充空值然后在处理层调整模型忽略这些值的做法。但是，这可能会扭曲结果并且可能不是最佳选择。相反，您可以尝试使用可以处理不同长度输入的网络，例如 LSTM 网络。此外，您可以使用 PCA 或自动编码器等技术对数值进行归一化，使它们都在同一尺度上并降低维度，这有助于处理大量的数值输入。