我正在尝试创建一个RNN（可以是LSTM或GRU）来处理这种模式：
"(1221)(4554)(xyyx)(8998)"
即使以字符开头，它也从未像“（ab”）一样出现过，但它知道如何继续。
换句话说，序列为“（“ + x + y +（char-1）+（char-3）+”）“
因此，我的第一个想法是使用特殊字符对序列进行预处理，例如“ @”表示重复最后一个字符，“＃”表示重复第3个字符。因此训练数据变为：
"(12@#)(45@#)(xy@#)(89@#)"
我认为RNN将很容易学习。我想知道是否还有另一种我想念的方式？还是最好的方法？如果这是一个空间问题，我认为CNN可以在不进行预处理的情况下进行处理，因为它可以确定差异（就像边缘检测一样）。
我的想法是人脑可能具有识别重复的特殊机制。我想尝试解决这个问题。