Kerasを使い始めました。以前のレイヤの複数の出力を連続するレイヤにフィードする方法が問題に遭遇しました。私のモデル（部分）はちょうど以下のようなものです：前のレイヤの複数の出力を連続するlstmレイヤにフィードする方法
batch_size = 64
output_1 = Dense(output_dim=(128,), input_dim=(200,))
output_2 = Dense(output_dim=(128,), input_dim=(200,))
output_3 = Dense(output_dim=(128,), input_dim=(200,))
output_4 = Dense(output_dim=(128,), input_dim=(200,))
私の問題は、上記のすべての出力をlstmにどのように送るかです。 input_dimは（batch_size、number_of_previous_outputs、128）のようになります。
マージレイヤー（https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/#the-merge-layer）を実行できます。 concatまたはsum toを使用して、マージレイヤーをlstmに送ります。
コード例：
merged_output = merge([output_1, output_2, output_3, output_4], mode='concat', concat_axis=1)
lstm = LSTM(...)(merged_output)
ご返信ありがとうございます。私はあなたのmerged_output層の形状について混乱しています。 output_1の形状は（batch_size、output_dim）です。（batch_size、number_of_previous_output、output_dim）にはmerged_outputの形が必要です。 @Thomas Pinetz –
希望の出力を実現するために、変形レイヤーを追加することができます。 https://keras.io/layers/core/#reshape –
は、あなたはまだこの問題に興味がありますか？私は解決策を見つけたと思うので？ –
@ MarcinMożejko遅く返事を申し訳ありません。私は自分の神経ネットワーク構造を変えました。しかし、私はまだあなたのソリューションに興味があります。 –