Las arquitecturas de redes neuronales existentes a menudo luchan con dos limitaciones críticas: (1) pérdida de información durante la estandarización de la longitud del conjunto de datos, donde las muestras de longitud variable se fuerzan en dimensiones fijas, y (2) selección ineficiente de características en sistemas unimodales, que trata todas las características por igual sin importar su relevancia.